本书全面讲解了化学计量学的基本知识与应用,既包括统计学方法、平滑滤噪、回归校正等传统内容,又包括近期发展起来的遗传算法、人工神经网络、模糊理论等新方法。在各项内容的讲述中,作者强调了对基本概念和基础理论的描述并配有应用实例,而对于复杂的数学推导进行了省略或简化。此外,书中还配有大量的例题与习题,便于读者理解和掌握。
本书适合作为化学、药学、生物化学或生态学专业的研究生教材,也可供相关从业人员参考。
样章试读
目录
- 1 什么是化学计量学
1·1基于计算机的实验室
1·2统计与数据解释
1·3基于计算机的信息系统与人工智能
参考读物
习题
2 基础统计学
2·1描述统计学
2·2统计检验
2·3方差分析
参考读物
习题
3 信号处理与时间序列分析
3·1信号处理
3·2时间序列分析
参考读物
习题
4 优化与实验设计
4·1目标函数与因子
4·2实验设计与响应曲面法
4·3序贯优化:单纯形法
参考读物
习题
5 模式识别与分类
5·1数据预处理
5·2无监督方法
5·3有监督方法
参考读物
习题
6 建模
6·1单变量线性回归
6·2多元线性回归
6·3非线性方法
参考读物
习题
7 分析化学数据库
7·1分析化学信息的表示
7·2数据库检索
7·3光谱模拟
参考读物
习题
8 知识处理与软计算
8·1人工智能与专家系统
8·2神经网络
8·3模糊理论
8·4遗传算法
参考读物
习题
9 质量保证与实验室管理规范
9·1验证与质量控制
9·2可靠性认证与实验室管理规范(GLP)
参考读物
习题
附录
附录1 统计分布
附录2 数字滤波器
附录3 实验设计
附录4 矩阵代数
附录5 软件