分析化學(xué)手冊10：化學(xué)計(jì)量學(xué)（第三版）

第一章現(xiàn)代分析化學(xué)的信息理論1
第一節(jié)化學(xué)量測與化學(xué)信息1
第二節(jié)熵——化學(xué)量測的“不確定度”的定量度量2
一、 分析試驗(yàn)與“不確定度”2
二、“不確定度”與仙農(nóng)熵2
三、仙農(nóng)熵的性質(zhì)3
四、條件熵與可疑度3
五、可疑度、互信息與散度4
第三節(jié)定性分析的信息理論和方法5
一、不同定性分析鑒定方法的信息量估價(jià)5
二、儀器定性分析的信息量6
第四節(jié)定量分析的信息理論和方法13
一、定量測定的信息量13
二、提高分析精密度與準(zhǔn)確度的信息量14
三、痕量分析的信息量14
四、質(zhì)量控制分析的信息量15
第五節(jié)分析儀器的信息功能16
一、分析儀器與分析方法的供信能力16
二、分析儀器的信道容量18
三、分析方法的信息效率20
參考文獻(xiàn)22

第二章分析采樣理論和方法23
第一節(jié)采樣的基本概念和理論23
一、隨機(jī)采樣 23
二、系統(tǒng)采樣24
三、分層采樣24
四、代表性采樣25
五、小采樣數(shù)目的估計(jì)26
六、采樣常數(shù)27
第二節(jié)非均勻體系建模方法及大批物質(zhì)的采樣誤差28
一、固體物質(zhì)的采樣理論和方法28
二、顆粒性質(zhì)因子（Gy理論）29
三、動(dòng)態(tài)過程的采樣理論和方法30
第三節(jié)質(zhì)量檢驗(yàn)的采樣方法31
一、計(jì)量抽樣檢驗(yàn)31
二、計(jì)數(shù)抽樣檢驗(yàn)33
參考文獻(xiàn)35

第三章化學(xué)試驗(yàn)設(shè)計(jì)與優(yōu)化方法36
第一節(jié)因子設(shè)計(jì)及其析因分析方法37
一、主效應(yīng)的估價(jià)38
二、交叉效應(yīng)的估價(jià)39
三、效應(yīng)及殘差正態(tài)圖41
第二節(jié)部分因子設(shè)計(jì)44
一、半因子設(shè)計(jì)法44
二、半因子設(shè)計(jì)的產(chǎn)生方法及四分之一因子設(shè)計(jì)法48
三、因子設(shè)計(jì)分辨率50
第三節(jié)正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)和正交設(shè)計(jì)表51
一、正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)51
二、正交表及其交互效應(yīng)表52
三、正交設(shè)計(jì)表的線性圖及其應(yīng)用53
四、 常用正交表及相應(yīng)交互效應(yīng)表和線性圖54
第四節(jié)均勻試驗(yàn)設(shè)計(jì)及均勻設(shè)計(jì)表64
一、均勻設(shè)計(jì)表的構(gòu)造64
二、均勻性準(zhǔn)則和使用表的產(chǎn)生67
三、擬水平均勻設(shè)計(jì)70
四、均勻設(shè)計(jì)表72
第五節(jié)優(yōu)試驗(yàn)設(shè)計(jì)79
一、優(yōu)設(shè)計(jì)的各種準(zhǔn)則79
二、D-優(yōu)設(shè)計(jì)81
三、等價(jià)定理及D優(yōu)設(shè)計(jì)的構(gòu)造82
四、構(gòu)造D-優(yōu)設(shè)計(jì)的數(shù)值方法89
五、飽和D-優(yōu)設(shè)計(jì)92
六、幾種常用優(yōu)混合設(shè)計(jì)表96
第六節(jié)單純形試驗(yàn)設(shè)計(jì)法97
第七節(jié)混料試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法100
一、單純形格子點(diǎn)102
二、單純形格子設(shè)計(jì)法104
三、單純形重心設(shè)計(jì)106
第八節(jié)化學(xué)中常用優(yōu)化方法109
一、優(yōu)化研究中的基本概念109
二、局部優(yōu)化算法112
三、全局優(yōu)化算法121
四、拉格朗日乘子法132
參考文獻(xiàn)133

第四章分析測量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)評價(jià)與質(zhì)量控制135
第一節(jié)化學(xué)測量的特點(diǎn)及其不確定性的表征與溯源分析135
一、化學(xué)測量的特點(diǎn)135
二、測量不確定性的定義136
三、測量不確定性的來源136
四、測量不確定度的概率性質(zhì)137
五、測量不確定度的估計(jì)方法138
第二節(jié)量測誤差與質(zhì)量控制154
一、量測誤差與不確定性155
二、化學(xué)測量中數(shù)據(jù)特征描述156
三、化學(xué)測量的質(zhì)量保證與質(zhì)量控制160
第三節(jié)分析方法的品質(zhì)因數(shù)及校驗(yàn)方法169
一、部分分析方法的品質(zhì)因數(shù)169
二、分析方法的校驗(yàn)172
三、分析方法的可追溯性174
第四節(jié)分析量測的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)評價(jià)與假設(shè)檢驗(yàn)177
一、分析結(jié)果的兩類錯(cuò)誤及其統(tǒng)計(jì)判決177
二、分析方法的檢測下限179
三、化學(xué)測量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)182
參考文獻(xiàn)187

第五章分析信號處理方法190
第一節(jié)分析信號的平滑方法190
一、移動(dòng)窗口平均法 190
二、移動(dòng)窗口多項(xiàng)式小二乘平滑法190
三、移動(dòng)窗口中位數(shù)穩(wěn)健平滑法194
四、粗糙懲罰平滑法195
第二節(jié)分析信號的求導(dǎo)方法198
一、直接差分法198
二、多項(xiàng)式小二乘擬合求導(dǎo)法199
三、基于小波分析的求導(dǎo)方法204
第三節(jié)分析信號的變換方法207
一、卷積運(yùn)算的物理意義208
二、光譜分析的多重性效益與Hadamard變換209
三、傅里葉變換用于分析信號處理212
四、小波多分辨變換法及其用于分析信號處理220
第四節(jié)分析信號的背景扣除方法232
一、自適應(yīng)迭代加權(quán)懲罰小二乘背景扣除方法232
二、分位數(shù)回歸背景扣除算法235
三、自動(dòng)雙邊指數(shù)平滑算法(ATEB)243
第五節(jié)色譜分析信號的漂移校準(zhǔn)方法254
一、基于小波模式匹配及微分進(jìn)化方法的自動(dòng)色譜譜峰校準(zhǔn)方法256
二、多尺度色譜譜峰校準(zhǔn)方法265
三、基于組分波譜信息的色譜譜峰校準(zhǔn)方法276
四、質(zhì)譜輔助色譜譜峰校準(zhǔn)281
參考文獻(xiàn)289

第六章多元校正與多元分辨294
第一節(jié)概論294
一、 現(xiàn)代分析化學(xué)面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)295
二、 化學(xué)計(jì)量學(xué)的多變量解析思路297
三、化學(xué)計(jì)量學(xué)中的軟模型和硬模型302
第二節(jié)分析化學(xué)中的校正理論304
一、 張量校正理論304
二、 黑、白、灰多組分體系及儀器分析策略306
第三節(jié)白色分析體系的多元校正方法308
一、 直接校正方法308
二、間接校正方法319
三、通用標(biāo)準(zhǔn)加入法326
四、廣義內(nèi)標(biāo)法328
五、非線性體系的校正方法334
六、病態(tài)體系和有偏估計(jì)方法349
七、多元校正的分析化學(xué)品質(zhì)因數(shù)和可靠性分析353
第四節(jié)灰色分析體系的多元校正方法356
一、矢量校正方法356
二、矩陣（非迭代類二階張量）校正方法367
三、三維（迭代類二階張量）校正方法387
四、 四維校正（三階校正）405
第五節(jié)黑色分析體系的多元分辨方法412
一、基于主成分分析的體系組分?jǐn)?shù)確定方法413
二、矩陣分辨方法426
三、張量分辨方法480
第六節(jié)廣義灰色分析體系的多元校正模型492
一、近紅外光譜與廣義灰色分析體系492
二、廣義灰色分析體系的模型校驗(yàn)方法493
三、廣義灰色分析體系的常用多元校正方法504
第七節(jié)回歸建模中的穩(wěn)健方法510
一、回歸診斷方法（regression diagnostic methods）511
二、穩(wěn)健回歸方法517
參考文獻(xiàn)523

第七章化學(xué)模式識別531
第一節(jié)模式空間的幾種距離與相似性度量531
一、化學(xué)模式空間531
二、模式空間的距離與相似性度量532
第二節(jié)特征抽取方法534
第三節(jié)模式識別的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法535
第四節(jié)有監(jiān)督的模式識別方法——判別分析法536
一、距離判別法536
二、Bayes判別法537
三、Fisher判別法539
四、逐步判別分析法542
五、線性學(xué)習(xí)機(jī)548
六、K近鄰法549
七、勢函數(shù)判別法550
八、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別法551
第五節(jié)監(jiān)督的模式識別方法——聚類分析法553
一、系統(tǒng)聚類法553
二、一分為二法560
三、小生成樹法561
四、K均值聚類法562
五、基于全局尋優(yōu)的聚類法563
六、模糊聚類法567
第六節(jié)基于投影的模式識別方法571
一、基于主成分分析的投影判別法571
二、基于主成分分析的SIMCA分類法576
三、基于偏小二乘的投影判別法584
第七節(jié)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類回歸方法589
一、支持向量機(jī)590
二、分類回歸樹593
三、 助推建模596
四、隨機(jī)森林600
參考文獻(xiàn)601

第八章計(jì)算機(jī)數(shù)字模擬法604
第一節(jié)基于統(tǒng)計(jì)機(jī)理的Monte Carlo數(shù)字模擬法604
一、偽隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生方法 604
二、化學(xué)動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)的Monte Carlo模擬算法606
三、適用于所有均相化學(xué)反應(yīng)體系的Monte Carlo計(jì)算機(jī)模擬方法608
四、誤差分析的Monte Carlo模擬算法610
第二節(jié)基于微分方程數(shù)字解法的計(jì)算機(jī)模擬方法612
第三節(jié)電化學(xué)過程的數(shù)字模擬616
參考文獻(xiàn)621

第九章化學(xué)構(gòu)效關(guān)系的研究方法622
第一節(jié)化學(xué)構(gòu)效關(guān)系研究起源——有機(jī)反應(yīng)性相關(guān)分析方法簡介622
一、 線性自由能概念及其經(jīng)典Hammett σ常數(shù)623
二、取代基電子效應(yīng)常數(shù)（σ常數(shù)）的應(yīng)用與拓展623
三、取代基的立體效應(yīng)常數(shù)625
四、取代基電子效應(yīng)常數(shù)與立體參數(shù)的協(xié)同效應(yīng)632
第二節(jié)化學(xué)構(gòu)效關(guān)系研究的基本假設(shè)及基本過程632
一、化學(xué)圖論基本概念633
二、幾種重要的化學(xué)圖矩陣634
第三節(jié)分子描述子636
一、分子描述子的定義636
二、分子描述子的分類636
第四節(jié)化合物結(jié)構(gòu)的拓?fù)渲笖?shù)表征637
一、Wiener拓?fù)渲笖?shù)638
二、Randic分支指數(shù)和分子連接性指數(shù)639
三、分子識別數(shù)645
四、蘇爾茲分子拓?fù)渲笖?shù)648
五、回歸距離和（RDS）及回歸頂點(diǎn)點(diǎn)價(jià)（RVD）652
六、分子形狀及靈活性指數(shù)（Kappa）指數(shù)653
七、電子拓?fù)錉顟B(tài)——QSAR及數(shù)據(jù)庫分析中的結(jié)構(gòu)模擬參數(shù)655
八、鄰接復(fù)雜度的信息量指數(shù)及其應(yīng)用662
第五節(jié)化學(xué)構(gòu)效關(guān)系（QSAR）研究的三維模型667
一、距離幾何的 3DQSAR方法669
二、分子形態(tài)分析方法671
三、比較分子場QSAR分析方法673
四、虛擬受體方法675
第六節(jié)QSAR/QSPR中的建模方法及其應(yīng)用678
一、基于回歸分析的建模方法及其應(yīng)用680
二、基于模式識別的建模方法及其應(yīng)用694
參考文獻(xiàn)706

第十章人工智能與化學(xué)專家系統(tǒng)方法711
第一節(jié)啟發(fā)式分類與搜索方法711
一、 廣度優(yōu)先搜索713
二、深度優(yōu)先搜索713
三、啟發(fā)式搜索方法 713
第二節(jié)知識表達(dá)技術(shù)714
一、邏輯表達(dá)方法 714
二、語義網(wǎng)絡(luò)表達(dá)法714
三、產(chǎn)生式規(guī)則表達(dá)法715
第三節(jié)化學(xué)專家系統(tǒng)簡介716
一、DENDRAL質(zhì)譜、核磁共振譜圖解析專家系統(tǒng) 717
二、 PLATO數(shù)據(jù)解析專家系統(tǒng) 719
三、高效液相色譜專家系統(tǒng) 720
四、ESESOC有機(jī)化合物結(jié)構(gòu)解析專家系統(tǒng)721
參考文獻(xiàn)722

第十一章統(tǒng)計(jì)學(xué)和應(yīng)用數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識723
第一節(jié)必要統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)知識723
一、隨機(jī)事件的概率公式723
二、隨機(jī)變量及其分布725
三、隨機(jī)變量的數(shù)值特征729
第二節(jié)必要應(yīng)用數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識730
一、矢量及其運(yùn)算730
二、矩陣及其運(yùn)算732
三、獨(dú)立性、正交性和子空間737
四、矢量范數(shù)和矩陣范數(shù)739
五、張量740
參考文獻(xiàn)740

附錄741
Ⅰ化學(xué)計(jì)量學(xué)中常用名詞及符號說明741
一、化學(xué)計(jì)量學(xué)中常用名詞中英文對照表741
二、符號說明751
Ⅱ使用MATLAB語言進(jìn)行化學(xué)計(jì)量學(xué)研究編程運(yùn)算簡介752
一、MATLAB語言簡介752
二、MATLAB與化學(xué)計(jì)量學(xué)752
三、MATLAB系統(tǒng)簡介753
四、MATLAB的工作環(huán)境754
五、MATLAB的一般運(yùn)算符號和矩陣運(yùn)算功能756
六、MATLAB的繪圖功能773
七、ATLD算法的MATLAB程序777
八、SWATLD算法的MATLAB程序779
九、APTLD算法的MATLAB程序781
十、APQLD算法的MATLAB程序784
ⅢR語言及其在化學(xué)計(jì)量學(xué)中的應(yīng)用789
一、R是什么789
二、R的安裝789
三、加載包790
四、在R中如何獲取幫助792
五、R中的數(shù)據(jù)792
六、R語言的基礎(chǔ)運(yùn)算操作794
七、R語言中的常用函數(shù)805
八、R語言的基礎(chǔ)畫圖808
九、R中的化學(xué)計(jì)量學(xué)814
ⅣPython語言及其在化學(xué)計(jì)量學(xué)中的應(yīng)用822
一、Python 語言簡介822
二、Python語言中的基礎(chǔ)運(yùn)算操作824
三、R與Python語言在數(shù)據(jù)分析方面的對比分析831
四、Python與MATLAB語言線性代數(shù)
計(jì)算方面的對比分析831
五、Python語言中的基礎(chǔ)繪圖操作836
六、常用化學(xué)計(jì)量學(xué)算法的Python語言源代碼844

主題詞索引854