化学计量学PDF电子书下载

第一章 绪论 1

1.1 化学计量学的定义 1

1.2 化学计量学的研究范畴 2

1.3 化学计量的历史沿革 5

1.4 化学计量学实验中常用工具 9

第二章 实验数据统计分析基础 11

2.1 何谓数据 11

2.2 实验数据的统计描述 12

2.2.1 随机分布 13

2.2.2 置信区间 22

2.2.3 误差的传递 23

2.3 统计检验 26

2.3.1 标准正态分布 26

2.3.2 假设检验 29

2.3.3 异常数据的剔除 39

2.4 方差分析(ANOVA) 44

2.4.1 单因素方差分析 44

2.4.2 双因素方差分析 46

第三章 分析采样理论 50

3.1 正确采样的标准 50

3.2 总体的类型 51

3.3 固体散状物料的采样 51

3.4 分层采样 56

3.5 抽样检验 62

3.5.1 计量抽样检验 63

3.5.2 计数抽样检验法 64

3.6 动态过程中的采样 66

第四章 化学实验设计与优化 68

4.1 化学实验设计基础 68

4.1.2 因素和水平 69

4.1.1 试验指标 69

4.1.3 同时试验和序贯试验 70

4.1.4 试验最优化和解析最优化 70

4.1.5 有效实验存在的条件 71

4.1.6 实验设计的基本原理 71

4.1.7 实验设计的步骤 72

4.2 析因实验设计 74

4.2.1 析因设计表 74

4.2.2 析因设计的步骤 75

4.2.3 一般的二水平析因设计［FDn(2m)］ 78

4.3 正交实验设计 82

4.3.1 正交表及其特点 82

4.3.2 正交实验设计 82

4.4 均匀实验设计 88

4.4.1 均匀设计表 88

4.4.2 均匀实验设计 89

4.5 随机区组 92

4.6 响应曲面法 94

4.6.1 形状已知的响应界面法 95

4.6.2 形状未知的响应界面法 96

4.6.3 单纯形法 99

第五章 化学量测信号的检测与处理 104

5.1 分析信号检测 105

5.2 检测限的点估计 111

5.3 检测限的点估计——t 检验法 113

5.3.1 信噪比 114

5.3.2 以量测数据(xA－xB)为基础的 t 检验法 116

5.4 检测限的精度 117

5.5 分析信号的处理 118

5.5.1 数字平滑与滤波 118

5.5.2 曲线拟合 127

5.5.3 谱峰面积的估计 130

5.6.1 Fourier 变换 133

5.6 Fourier 变换和 Hadamard 变换 133

5.6.2 Hadamard 变换 134

5.6.3 FT 和 HT 的应用 135

第六章 化学模式识别 139

6.1 数据预处理 141

6.1.1 丢失数据的弥补 141

6.1.2 中心化变换 141

6.1.3 归一化处理 142

6.1.4 正规化处理 143

6.1.5 标准化处理 143

6.2 方差—协方差矩阵和相关矩阵 144

6.2.1 方差—协方差矩阵 145

6.2.2 相关矩阵 145

6.3 特征选取 146

6.3.1 化学模式识别中常用的特征 146

6.3.2 特征选择的方法 147

6.4 非监督模式识别 149

6.4.1 因子分析 149

6.4.2 聚类分析 172

6.4.3 显示技术 181

6.5 有监督模式识别 185

6.5.1 线性学习机 185

6.5.2 K 最邻近法 188

6.5.3 SIMCA 方法 189

第七章 化学校正理论 195

7.1 单变量校正 195

7.1.1 校正曲线法 195

7.1.2 标准加入法 210

7.2 多元线性回归 211

7.2.1 最小二乘回归 211

7.2.2 有偏参数估计——PCR 和 PLS 214

7.2.3 多元校正模型在多组分分析中的应用 220

7.2.4 回归诊断 225

7.3 通用标准加入法 228

7.4 非线性校正方法 230

7.4.1 非线性回归 231

7.4.2 非参数方法 234

第八章 化学数据库 236

8.1 分析信息的表示 237

8.1.1 信息的类型 237

8.1.2 数据库的结构 237

8.2 数据库检索 242

8.2.1 顺序检索 242

8.2.2 光谱的相似性量度 244

8.3 光谱的模拟 245

第九章 知识处理与软模型 248

9.1 人工智能与专家系统 248

9.1.1 人工智能 248

9.1.2 符号知识处理 249

9.1.3 专家系统 256

9.2 人工神经网络 259

9.2.1 人工神经网络基础 259

9.2.2 一种简单的神经网络——BAM 262

9.2.3 人工神经网络学习范例 266

9.2.4 学习规则 266

9.2.5 网络构架 268

9.2.6 人工神经网络模型 268

9.3 模糊理论 274

9.3.1 基础知识 274

9.3.2 模糊集合的运算 278

9.3.3 应用 279

9.4 遗传算法 280

9.4.1 基本原理和算法 280

9.4.2 遗传算法的应用 284

9.5 非回归拓扑技术 285