简介

本书介绍了化学计量学中的一些重要方法。《化学计量学:一些重要方法的原理及应用》全书共10章。其中，第1章概略地回顾了化学计量学的发展历史及现状；第2～4章介绍了主成分分析及在此基础上的偏最小二乘方法、多元分辨方法和三线性分解；第5章介绍了人工神经网络法（目前在化合物构效关系研究中应用广泛）；第6章介绍了遗传算法及模拟退火算法（它们是近年发展起来的寻优算法）；第7章介绍了小波分析（主要用于信息压缩、重叠峰分解及基线校准等）；第8章介绍了模式识别中最新方法的发展；第9章及第10章均为化学计量学方法在光谱中的应用。

目录

第1章 化学计量学：发展与展望

1·1 Wold的命名与学术界的反响

1·2 化学计量学与分析化学

1·3 FECS的Eurocurriculum

1·4 属于整个化学的学科分支

1·5 “算法驱动”与“问题驱动”

1·6 化学数据挖掘的大好机遇

1·7 化学计量学与生物信息学

1·8 展望

第2章主成分分析

2·1 引论

2·2 主成分分析的理论

2·3 主成分分析算法

2·4 基于主成分分析的多元校正方法

2·5 主成分数的确定

2·6 基于主成分分析的模式识别