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第一章 概论1

1-1 化学计量学的研究对象与发展概况1

1-2 化学计量学——化学量测的基础理论与方法学2

1-3 本书各章内容简介4

1-4 使用说明7

习题8

参考文献8

第二章 分析采样理论和方法10

2-1 采样的基本概念和理论10

2-1-1 随机采样10

2-1-2 系统采样11

2-1-3 分层采样12

2-1-4 代表性采样12

2-1-5 最小采样数目的估计14

2-1-6 采样常数15

2-2 非均匀体系建模方法及大批物质的采样误差16

2-2-1 大批固体物质的采样理论和方法16

2-2-2 颗粒性质因子：Gy理论17

2-2-3 动态过程中物质流的采样理论和方法18

2-3 质量检验的采样方法19

2-3-1 计量抽样检验20

2-3-2 计数抽样检验22

习题24

参考文献25

第三章 化学试验设计与优化方法26

3-1 因子设计及其析因分析方法28

3-1-1 主效应的估价28

3-1-2 交叉效应的估价30

3-1-3 效应及残差正态图33

3-2 部分因子设计35

3-2-1 半因子设计法36

3-2-2 半因子设计的产生方法及四分之一因子设计法41

3-3 正交试验设计和正交设计表43

3-3-1 正交表及其交互效应表44

3-3-2 正交设计表的线性图及其应用46

3-4 均匀试验设计及均匀设计表47

3-4-1 均匀设计表的构造47

3-4-2 均匀性准则和使用表的产生50

3-4-3 拟水平均匀设计53

3-5 D-最优试验设计55

3-6 单纯形试验设计法59

3-7 化学中常用优化方法62

3-7-1 局部优化算法64

3-7-2 全局优化算法65

习题73

参考文献74

第四章 分析检测理论与信号处理方法77

4-1 分析方法的检测限77

4-2 分析数据的统计检验方法81

4-2-1 分析结果的t检验81

4-2-2 分析结果的方差检验82

4-3 分析信号的平滑方法85

4-3-1 窗口移动平均法85

4-3-2 窗口移动多项式最小二乘平滑法86

4-3-3 窗口移动中位数平滑法88

4-4 分析信号的求导方法91

4-4-1 简单差分法91

4-4-2 窗口移动多项式最小二乘拟合法91

4-5 分析信号的变换方法96

4-5-1 卷积运算的物理意义96

4-5-2 光谱多重性效益与Hadamard变换法98

4-5-3 傅里叶变换法及其用于分析信号处理100

4-5-4 小波多分辨变换法及其用于分析信号处理107

4-5-5 小波变换在分析信号处理中的应用111

习题113

参考文献113

第五章 多元校正与多元分辨116

5-1 白色分析体系的多元校正方法117

5-1-1 直接校正方法117

5-1-2 间接校正方法122

5-1-3 通用标准加入法127

5-1-4 人工神经网络法129

5-1-5 岭回归法135

5-2 灰色分析体系的多元校正方法139

5-2-1 矢量校正方法139

5-2-2 矩阵校正方法142

5-3 黑色分析体系的多元分辨方法151

5-3-1 基于主成分分析的体系组分数确定方法152

5-3-2 矩阵分辨方法157

5-3-3 张量分辨方法183

习题185

参考文献187

第六章 化学模式识别191

6-1 模式空间的几种距离与相似性度量191

6-2 特征抽取方法194

6-3 模式识别的数据预处理方法195

6-4 有监督的模式识别方法：判别分析法196

6-4-1 距离判别法197

6-4-2 线性学习机198

6-4-3 K-最近邻法199

6-4-4 势函数判别法200

6-4-5 人工神经网络判别法202

6-5 无监督的模式识别方法：聚类分析法203

6-5-1 最小生成树方法203

6-5-2 K-均值聚类法204

6-5-3 基于全局寻优的聚类法206

6-6 基于特征投影的降维显示方法210

6-6-1 基于主成分分析的投影显示法210

6-6-2 基于主成分分析的SIMCA分类法214

6-6-3 基于偏最小二乘的投影显示法219

习题226

参考文献227

第七章 计算机数字模拟法229

7-1 基于统计机理的Monte Carlo数字模拟法229

7-1-1 伪随机数的产生方法230

7-1-2 化学动力学系统的Monte Carlo模拟算法232

7-1-3 误差分析的Monte Carlo模拟算法238

7-2 基于微分方程数字解法的计算机模拟方法240

7-2-1 化学动力学系统的模拟算法240

7-2-2 电化学体系的数字模拟方法244

习题248

参考文献248

第八章 化学构效关系的研究方法250

8-1 有机反应性相关分析方法简介251

8-1-1 线性自由能及经典Hammett σ常数251

8-1-2 取代基电子效应常数(σ常数)的应用与拓展252

8-1-3 取代基的立体效应常数255

8-1-4 取代基电子效应常数与立体参数的协同效应256

8-2 化合物结构表征方法257

8-2-1 Wiener拓扑数258

8-2-2 Randic分支指数和分子连接性指数258

8-2-3 分子ID指数265

8-2-4 苏尔兹分子拓扑指数268

8-2-5 回归距离和及回归顶点点价273

8-3 构效关系建模方法275

8-3-1 基于回归分析的建模方法275

8-3-2 基于模式识别的建模方法277

8-3-3 基于人工神经网络的建模方法282

习题283

参考文献283

第九章 人工智能与化学专家系统方法287

9-1 概述287

9-2 启发式分类与搜索方法288

9-2-1 广度优先搜索289

9-2-2 深度优先搜索289

9-2-3 启发式搜索方法290

9-3 知识表达技术291

9-3-1 逻辑表达方法291

9-3-2 语义网络表达法292

9-3-3 产生式规则表达法292

9-4 化学专家系统简介294

9-4-1 DENDRAL质谱、核磁共振谱图解析专家系统296

9-4-2 PLATO数据解析专家系统298

9-4-3 高效液相色谱专家系统300

9-4-4 ESESOC有机化合物结构解析专家系统301

习题302

参考文献302

第十章 统计学和线性代数基础知识304

10-1 必要的统计学基础知识304

10-1-1 随机事件的概率公式304

10-1-2 随机变量及其分布307

10-1-3 随机变量的数值特征312

10-2 必要的应用数学基础知识313

10-2-1 矢量及其运算313

10-2-2 矩阵及其运算316

10-2-3 独立性，正交性和子空间323

10-2-4 矢量范数和矩阵范数324

10-2-5 张量的概念326

习题326

参考文献327