图书介绍
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- 史永刚等编著 著
- 出版社： 北京：中国石化出版社
- ISBN：7801642996
- 出版时间：2003
- 标注页数：288页
- 文件大小：10MB
- 文件页数：301页
- 主题词：
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图书目录
第一章 绪论1
1.1 化学计量学的定义1
1.2 化学计量学的研究范畴2
1.3 化学计量的历史沿革5
1.4 化学计量学实验中常用工具9
第二章 实验数据统计分析基础11
2.1 何谓数据11
2.2 实验数据的统计描述12
2.2.1 随机分布13
2.2.2 置信区间22
2.2.3 误差的传递23
2.3 统计检验26
2.3.1 标准正态分布26
2.3.2 假设检验29
2.3.3 异常数据的剔除39
2.4 方差分析(ANOVA)44
2.4.1 单因素方差分析44
2.4.2 双因素方差分析46
第三章 分析采样理论50
3.1 正确采样的标准50
3.2 总体的类型51
3.3 固体散状物料的采样51
3.4 分层采样56
3.5 抽样检验62
3.5.1 计量抽样检验63
3.5.2 计数抽样检验法64
3.6 动态过程中的采样66
第四章 化学实验设计与优化68
4.1 化学实验设计基础68
4.1.2 因素和水平69
4.1.1 试验指标69
4.1.3 同时试验和序贯试验70
4.1.4 试验最优化和解析最优化70
4.1.5 有效实验存在的条件71
4.1.6 实验设计的基本原理71
4.1.7 实验设计的步骤72
4.2 析因实验设计74
4.2.1 析因设计表74
4.2.2 析因设计的步骤75
4.2.3 一般的二水平析因设计［FDn(2m)］78
4.3 正交实验设计82
4.3.1 正交表及其特点82
4.3.2 正交实验设计82
4.4 均匀实验设计88
4.4.1 均匀设计表88
4.4.2 均匀实验设计89
4.5 随机区组92
4.6 响应曲面法94
4.6.1 形状已知的响应界面法95
4.6.2 形状未知的响应界面法96
4.6.3 单纯形法99
第五章 化学量测信号的检测与处理104
5.1 分析信号检测105
5.2 检测限的点估计111
5.3 检测限的点估计——t 检验法113
5.3.1 信噪比114
5.3.2 以量测数据(xA－xB)为基础的 t 检验法116
5.4 检测限的精度117
5.5 分析信号的处理118
5.5.1 数字平滑与滤波118
5.5.2 曲线拟合127
5.5.3 谱峰面积的估计130
5.6.1 Fourier 变换133
5.6 Fourier 变换和 Hadamard 变换133
5.6.2 Hadamard 变换134
5.6.3 FT 和 HT 的应用135
第六章 化学模式识别139
6.1 数据预处理141
6.1.1 丢失数据的弥补141
6.1.2 中心化变换141
6.1.3 归一化处理142
6.1.4 正规化处理143
6.1.5 标准化处理143
6.2 方差—协方差矩阵和相关矩阵144
6.2.1 方差—协方差矩阵145
6.2.2 相关矩阵145
6.3 特征选取146
6.3.1 化学模式识别中常用的特征146
6.3.2 特征选择的方法147
6.4 非监督模式识别149
6.4.1 因子分析149
6.4.2 聚类分析172
6.4.3 显示技术181
6.5 有监督模式识别185
6.5.1 线性学习机185
6.5.2 K 最邻近法188
6.5.3 SIMCA 方法189
第七章 化学校正理论195
7.1 单变量校正195
7.1.1 校正曲线法195
7.1.2 标准加入法210
7.2 多元线性回归211
7.2.1 最小二乘回归211
7.2.2 有偏参数估计——PCR 和 PLS214
7.2.3 多元校正模型在多组分分析中的应用220
7.2.4 回归诊断225
7.3 通用标准加入法228
7.4 非线性校正方法230
7.4.1 非线性回归231
7.4.2 非参数方法234
第八章 化学数据库236
8.1 分析信息的表示237
8.1.1 信息的类型237
8.1.2 数据库的结构237
8.2 数据库检索242
8.2.1 顺序检索242
8.2.2 光谱的相似性量度244
8.3 光谱的模拟245
第九章 知识处理与软模型248
9.1 人工智能与专家系统248
9.1.1 人工智能248
9.1.2 符号知识处理249
9.1.3 专家系统256
9.2 人工神经网络259
9.2.1 人工神经网络基础259
9.2.2 一种简单的神经网络——BAM262
9.2.3 人工神经网络学习范例266
9.2.4 学习规则266
9.2.5 网络构架268
9.2.6 人工神经网络模型268
9.3 模糊理论274
9.3.1 基础知识274
9.3.2 模糊集合的运算278
9.3.3 应用279
9.4 遗传算法280
9.4.1 基本原理和算法280
9.4.2 遗传算法的应用284
9.5 非回归拓扑技术285