化学计量学方法 第2版PDF电子书下载

前言 1

第1章　误差及数理统计基础 1

1.1　误差 1

1.1.1　误差的定义 1

1.1.2　误差的类型 1

目录 1

1.1.3　精密度和准确度 2

1.1.4　偶然误差的传递 3

1.1.5　系统误差的传递 5

1.2　基础统计学概念 5

1.3　区间估计 7

1.3.1　允许区间 8

1.3.2　总体均值的置信区间估计 9

1.4　结果的表示 10

1.6.1　显著性水平 11

1.5　置信区间的其他应用 11

1.6　显著性检验 11

1.6.2　t检验 12

1.6.3　F检验 15

1.6.4　x2检验 16

1.7　坏值的剔除 16

练习题 19

参考文献 19

第2章　回归分析 20

2.1　一元回归分析 20

2.1.1　一元回归方程的求法 20

2.1.2　相关系数和显著性检验 23

2.1.3　一元线性回归的方差分析 25

2.1.4　斜率b和截距a的区间估计及斜率b的显著性检验 27

2.1.5　x值和检测限的计算 29

2.1.6　标准加入法 31

2.1.7　借助回归线进行分析方法的比较 32

2.1.8　权重回归分析 34

2.1.9　曲线回归 36

2.2　多元回归分析 40

2.2.1　多元回归分析方程的求法 40

2.2.2　多元线性回归的方差分析、相关系数及显著性检验 42

2.2.3　多元回归的计算步骤 47

2.3　逐步回归方法 52

2.3.1　逐步回归的基本思想 52

2.3.2　逐步回归的计算步骤 55

2.3.3　逐步回归的计算例子 57

2.4　回归分析中几个问题的讨论 63

2.4.1　变量的评估 63

2.4.2　回归分析方法 65

2.4.3　回归模型的评估 70

练习题 73

参考文献 74

第3章　相关分析和数据平滑 75

3.1　相关分析 75

3.1.1　协方差和相关系数 77

3.1.2　相关和回归 78

3.1.3　方差-协方差矩阵 79

3.1.4　随机变量的时间序列 81

3.1.5　一些特征过程的自相关谱 84

3.1.6　实际例子 87

3.2　数据平滑 88

3.2.1　移动式平均的平滑方法 88

3.2.2　指数平均的平滑方法 89

3.2.3　Savitzky-Golay多项式平滑 90

练习题 92

参考文献 92

4.1　改变单因子法 93

第4章　最优化方法 93

4.2　单纯形法 94

4.2.1　基本单纯形法 94

4.2.2　改良单纯形（变步长）法 96

4.2.3　改良单纯形法的例子 102

4.2.4　超改良单纯形法 107

4.2.5　超改良单纯形计算举例 110

4.3　响应曲面法 114

4.3.1　引言 114

4.3.2　两因子响应曲面 116

4.3.3　响应曲面的解释 119

4.3.4　应用举例 123

练习题 129

参考文献 129

5.1.1　两维空间中的主成分分析 130

5.1　主成分分析 130

第5章　主成分分析和因子分析 130

5.1.2　m维空间中的主成分分析 133

5.1.3　主成分分析的应用 137

5.2　因子分析 138

5.2.1　因子分析的主要操作步骤 139

5.2.2　重要因子数的判定 141

5.2.3　数据例子 143

5.2.4　渐进因子分析 150

练习题 162

参考文献 162

第6章　偏最小二乘方法 163

6.1　多元线性回归（MLR） 163

6.2　主成分回归 165

6.3　偏最小二乘（PLS） 166

6.3.1　基本原理 166

6.3.2　偏最小二乘算法 169

6.4　非线性偏最小二乘 175

练习题 177

参考文献 177

第7章　多元校正及分辨 178

7.1　间接校正方法 178

7.1.1　K-矩阵法 178

7.1.2　P-矩阵法 181

7.2　通用标准加入法 183

7.2.1　通用标准加入法的原理 183

7.2.2　通用标准加入法的应用实例 184

7.3　Kalman滤波法 185

7.3.1　Kalman滤波用于多元校正的原理 186

7.3.2　Kalman滤波用于多元校正的计算步骤 186

7.3.3 Kalman滤波法的应用实例 187

7.4　复杂体系的多元分辨方法 190

7.4.1　分析化学中数据矩阵的构成 190

7.4.2　窗口因子分析法 192

7.4.3　启发渐进式特征投影法 196

7.4.4　其他多元分辨方法 199

练习题 201

参考文献 201

第8章　小波分析 202

8.1　小波的定义及小波分析 202

8.1.1　小波的定义 202

8.1.2　傅里叶变换 204

8.1.3　小波变换 206

8.2　小波分析的基本算法 207

8.2.1　多尺度分析（MRA） 207

8.2.2　多尺度信号分解（MRSD）算法 208

8.2.3　MRSD算法的改进 210

8.3　小波分析的程序设计 212

8.3.1　Matlab工具箱 212

8.3.2　WaveLab简介 213

8.3.3　MRSD算法的程序设计 214

8.3.4　连续小波变换的程序设计 218

8.4　小波包分析 220

8.4.1　小波包变换的计算方法 220

8.4.2　小波包分析的程序设计 221

8.5　小波分析的应用 223

8.5.1　数据压缩 223

8.5.2　平滑和滤噪 226

8.5.3　背景扣除与基线矫正 228

8.5.4　近似导数的计算 230

8.5.5　重叠信号解析 232

8.5.6　谱图分辨率的改善 233

8.5.7　小波分析的其他应用 235

练习题 236

参考文献 237

9.1.1　自然进化与遗传算法 238

9.1　遗传算法 238

第9章　遗传算法和模拟退火算法 238

9.1.2　遗传算法的基本过程 240

9.1.3　遗传算法的程序实现 242

9.1.4　遗传算法举例 248

9.1.5　遗传算法的发展 251

9.1.6　遗传算法在化学中的应用举例 255

9.2　模拟退火方法 259

9.2.1　固体退火与模拟退火算法 260

9.2.2　模拟退火算法的基本过程 262

9.2.3　模拟退火算法的控制参数 264

9.2.4　模拟退火算法的发展 266

9.2.5　退火演化算法 267

9.2.6　模拟退火算法的应用举例 272

练习题 277

参考文献 277

10.1　引言 279

第10章　人工神经网络法及在化学中的应用 279

10.2.1　方法原理 280

10.2　反向传输人工神经网络算法 280

10.2.2　BFGS算法 283

10.2.3　数据的预处理 284

10.2.4　关于初始权重 285

10.2.5　BP神经网络的结构 285

10.2.6　精确值计算和模式识别 286

10.2.7　关于过拟合和过训练 286

10.2.8　变量的提取和压缩 293

10.3　Kohonen自组织特征映射模型 298

10.4　Hopfield网络 299

10.5　人工神经网络法的应用 300

10.5.1　定量结构-活性／性质相关性研究 300

10.5.2　神经网络与过程分析和最优化 304

10.5.3　神经网络与化合物结构解析 307

10.5.5　光谱的数据处理 309

10.5.4　Kohonen法对于茶叶质量的模式分类 309

10.5.6　化学反应性预测 310

10.5.7　流程最优化、故障诊断及控制 310

10.5.8　蛋白质结构 311

10.6　结束语 312

练习题 312

参考文献 312

第11章　模式识别方法 317

11.1 引言 317

11.2　数据的表示及预处理 317

11.3　特征的提取和压缩 319

11.4　相似系数和距离 320

11.5　有管理的模式识别方法 324

11.5.1　Fisher意义下的判别分析 324

11.5.2　Bayes意义下的判别分析 328

11.5.3　逐步判别分析 331

11.5.4　学习机械 340

11.5.5　KNN方法 344

11.5.6　ALKNN 346

11.5.7　SIMCA方法 350

11.6　无管理方法 359

11.6.1　系统聚类分析 359

11.6.2　最小生成树 364

11.7　显示方法 366

11.7.1　线性映射 366

11.7.2　非线性投影 370

11.8　综合性数据例子 372

练习题 384

参考文献 384

第12章　化合物结构表征和构效关系研究 385

12.1　引言 385

12.2　结构的矩阵表示和结构的输入 386

12.3　参数计算 387

12.3.1　拓扑类参数 387

12.3.2　电子类特征 405

12.3.3　几何类参数 414

12.3.4　综合类参数 414

12.3.5　立体类参数 419

12.4　变量的提取和压缩 439

12.4.1　引言 439

12.4.2　方法简介 440

12.4.3　变量选择和压缩实例 443

12.5　预测数学模型的建立 449

练习题 455

参考文献 456

第13章　组合化学 460

13.1　引言 460

13.2　蛋白质结构基础知识介绍 461

13.3　推理性组合化学库的设计 464

13.4　定向组合化学库的设计的一些结果 468

13.5　用QSAR法进行推理定向组合肽库的设计 472

练习题 481

参考文献 481

第14章　谱图库检索和结构解析专家系统 482

14.1　谱图库检索 482

14.1.1　质谱谱图库 482

14.1.2　13CNMR谱图库 486

14.1.3　红外光谱谱图库 487

14.2　谱图解析专家系统概述 490

14.2.1　专家系统的基本结构 491

14.2.2　专家系统在化学中的应用 491

14.2.3　谱图解析专家系统主要步骤 493

14.3.1　结构基元和结构片断 495

14.3　拓扑结构穷举生成 495

14.3.2　从分子式到结构片断集 498

14.3.3　整体结构穷举生成算法——子结构扩展法 503

14.3.4　整体结构穷举生成算法——连接矩阵填充法 511

14.4　立体异构体的穷举生成 518

14.4.1　立体中心的查找 519

14.4.2　自同构群的生成 526

14.4.3　立体异构体的穷举生成 526

14.4.4　结论 532

练习题 536

参考文献 536

第15章　实验设计 539

15.1　正交设计 539

15.2　均匀设计 542

练习题 547

参考文献 547

附录 548