图书介绍
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- 陆晓华主编(华中理工大学) 著
- 出版社: 武汉:华中理工大学出版社
- ISBN:756091473X
- 出版时间:1997
- 标注页数:415页
- 文件大小:12MB
- 文件页数:431页
- 主题词:
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图书目录
第一章 绪论1
1-1 化学计量学及其发展概况1
1-2 化学计量学的主要研究内容2
1-3 化学计量学与现代分析化学5
习题8
第二章 分析采样理论9
2-1 分析的目的与总体类型9
2-2 固体物质的采样11
2-3 分步采样14
2-4 动态过程中的采样18
2-5 质量检验中的采样27
习题31
第三章 化学试验设计与优化32
3-1 试验设计基础32
3-2 简单比较法35
3-3 正交试验设计37
3-4 单纯形优化45
3-5 调优操作60
习题63
第四章 化学信号的检测65
4-1 分析信号的检出66
4-2 信噪比与检出限69
4-3 噪声的类型和性质72
4-4 信号平均与平滑74
4-5 卡尔曼滤波86
4-6 多重性光谱技术98
习题114
第五章 复杂化学信号的分辨116
5-1 因子分析基本原理117
5-2 因子分析计算方法及应用举例128
5-3 目标检测因子分析用于复合信号分辨149
5-4 信号微分179
5-5 复合信号的去卷积184
5-6 曲线拟合191
习题195
第六章 化学量测的校正方法203
6-1 与标准比较204
6-2 单变量校正--单组分测定的线性校正模型205
6-3 基于多元线性回归的多变量校正方法218
6-4 非线性校正255
6-5 基于因子分析的多变量校正方法260
习题287
第七章 化学模式识别290
7-1 模式识别及其基本概念291
7-2 特征选择296
7-3 原始数据的预处理300
7-4 决策与分类方法315
7-5 Fisher判别分析322
7-6 聚类分析340
7-7 非线性映照359
7-8 k-最近邻法366
7-9 模式识别在化学中的应用367
习题372
第八章 化学研究中的数字模拟--Monte Carlo法375
8-1 概述375
8-2 伪随机数的产生380
8-3 随机变量或随机向量的抽样384
8-4 MC法的若干应用386
习题395
第九章 人工神经网络法在化学中的应用396
9-1 概述396
9-2 人工神经网络的工作原理398
9-3 人工神经网络在化学中的应用403
9-4 人工神经网络的局限性及改进方法410
思考题411
主要参考文献412
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