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发布时间：2024-10-24 13:00
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时间：2024-10-30 01:23
本书主要分为五章，旨在提供化学计量学基础的全面知识体系。首先，本书第一章介绍了数学基础以及化学计量学的定义与历史，分析了化学计量学与分析化学、化学信息学和生物信息学之间的关系，并详细阐述了数学的必要知识。其中，涉及向量及其计算、矩阵及其计算等内容。
第二章深入探讨了化学实验设计，从引入开始，阐述了因素设计及其合理分析。包括使用符号表计算效应、正态效应图和残差图，以及分数因素设计、正交设计、均匀实验设计等内容。通过优化电泳分离实验的均匀设计示例，展示了如何将理论应用于实践。
第三章关注于分析信号的处理，介绍了平滑方法、导数方法和背景校正方法。涉及移动窗口平均平滑、Savitsky-Golay滤波、简单差分方法、移动窗口多项式最小二乘拟合以及惩罚最小二乘算法、自适应迭代重新加权程序等技术。此外，还探讨了平滑算法的Matlab程序实现。
第四章集中于多变量校正与多变量解析，分别介绍了白色分析系统的多变量校正方法、灰色分析系统的向量校正方法和矩阵校正方法，以及黑色分析系统的自模型曲线解析方法、迭代目标变换因子分析、演化因子分析等技术。此外，还涉及主成分回归（PCR）、偏最小二乘（PLS）以及LOOCV等方法，以及它们在一般化灰色分析系统中的应用。
第五章则重点介绍了化学分析数据的模式识别与解析。这一部分详细阐述了化学模式空间、模式空间中的距离和相似性度量、特征提取方法、模式识别的预处理方法，并深入探讨了监督模式识别方法（包括欧氏距离法、马氏距离法、线性学习机和k近邻法）以及非监督模式识别方法（如最小生成树方法、k均值聚类法）。此外，还介绍了基于潜投影的可视化降维技术，如基于主成分分析的投影识别方法、基于PCA的SMICA方法以及基于PLS的分类方法。
《化学计量学基础》内容简介：化学计量学在化学量测中的采样理论与实验设计、化学数据处理、分析信号解析与分辨、化学分类决策与预报等方面，解决了大量传统的化学研究方法难以解决的复杂问题，显示了其强大的生命力，已受到化学尤其是分析化学工作者的极大关注。