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蓝色圆珠笔油墨研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-13页
第一章 绪论第13-28页
   ·前言第13页
   ·圆珠笔油墨简介第13-15页
     ·油墨中的染料第13-14页
       ·芳基甲烷类染料第13-14页
       ·酞菁类染料第14页
       ·偶氮类染料第14页
       ·苯胺黑类染料第14页
     ·油墨中的添加剂第14-15页
       ·溶剂第14-15页
       ·树脂第15页
       ·其它助剂第15页
   ·圆珠笔油墨的研究进展第15-23页
     ·光谱法第15-16页
     ·色谱法第16-18页
       ·薄层色谱法第16-17页
       ·气相色谱法第17页
       ·高效液相色谱法第17-18页
       ·毛细管电泳法第18页
     ·质谱法第18-20页
     ·色谱-质谱联用技术第20-21页
     ·化学计量学在圆珠笔油墨分析中的应用第21-23页
   ·本章小结第23-25页
 参考文献第25-28页
第二章 高效液相色谱法对蓝色圆珠笔油墨字迹的研究第28-48页
   ·前言第28页
   ·实验部分第28-29页
     ·仪器与试剂第28-29页
     ·实验方法第29页
       ·色谱条件第29页
       ·标准溶液配制第29页
       ·样品制备与测定第29页
   ·结果与讨论第29-46页
     ·条件实验第29-31页
       ·样品提取剂选择第29页
       ·样品提取方式第29-30页
       ·样品提取时间第30页
       ·检测波长的选择第30-31页
     ·流动相选择第31-34页
       ·有机溶剂的选择第31页
       ·盐的选择第31-32页
       ·等度洗脱第32-33页
       ·梯度洗脱第33-34页
     ·油墨染料标准品的HPLC 分析第34-37页
       ·色谱和光谱信息第34-35页
       ·线性关系、检出限和精密度第35-36页
       ·甲基紫的组成第36-37页
     ·样品取样量影响及重现性第37-38页
       ·取样量影响曲线第37-38页
       ·样品重现性第38页
     ·纸张空白第38页
     ·蓝色圆珠笔的分类第38-44页
       ·三苯甲烷类第40页
       ·磺化铜酞菁类第40-41页
       ·罗丹明B 类第41-42页
       ·含未知峰类第42-44页
     ·脱甲基峰第44-46页
     ·相对峰面积第46页
   ·本章小结第46-47页
 参考文献第47-48页
第三章 高效液相色谱-质谱在蓝色圆珠笔油墨字迹分类中的应用第48-61页
   ·前言第48页
   ·实验部分第48-49页
     ·仪器与试剂第48页
     ·实验方法第48-49页
       ·标准溶液配制第48页
       ·样品制备第48-49页
       ·HPLC-ESI/MS 实验条件第49页
   ·结果与讨论第49-59页
     ·实验条件的优化第49页
       ·HPLC 条件的优化第49页
       ·离子化方式的选择第49页
     ·染料标准品的分析第49-54页
       ·油墨中的主要染料第49-51页
       ·染料的质谱分析第51-54页
     ·纸张影响第54页
     ·实际油墨样品的质谱分析第54-59页
       ·三苯甲烷类染料第56页
       ·脱烷基峰第56页
       ·可能碎片离子峰第56-58页
       ·未知碎片峰第58-59页
   ·本章小结第59-60页
 参考文献第60-61页
第四章 蓝色圆珠笔油墨字迹紫外可见光谱的模式识别研究第61-73页
   ·蓝色圆珠笔油墨字迹紫外可见光谱的主成分分析第61-67页
     ·前言第61页
     ·实验部分第61-62页
       ·仪器与试剂第61页
       ·样品第61页
       ·样品测定第61-62页
     ·结果与讨论第62-67页
       ·紫外可见光谱图的分析第62页
       ·主成分分析原理第62-63页
       ·数据预处理第63页
       ·样品的主成分分析第63-66页
         ·不同品牌样品的分析结果第63-64页
         ·所有样品的分析结果第64-66页
       ·结论第66-67页
   ·蓝色圆珠笔油墨字迹紫外可见光谱的人工神经网络分析第67-72页
     ·前言第67页
     ·实验部分第67页
       ·仪器与试剂第67页
       ·样品第67页
       ·样品测定第67页
     ·结果与讨论第67-72页
       ·原理第67-68页
       ·网络参数的优化第68-71页
         ·输入结点数的选择第68-69页
         ·隐含层神经元个数的选择第69-70页
         ·学习速率的选择第70页
         ·动量因子的选择第70-71页
         ·学习次数的选择第71页
       ·BP-ANN 的建立和预测结果第71-72页
   ·本章小结第72页
 参考文献第72-73页
第五章 蓝色圆珠笔油墨字迹高效液相色谱分析的模式识别研究第73-85页
   ·主成分分析用于蓝色圆珠笔油墨字迹的分类研究第73-79页
     ·前言第73页
     ·实验部分第73-74页
       ·仪器与试剂第73页
       ·样品第73页
       ·色谱条件第73-74页
       ·样品制备与测定第74页
     ·结果与讨论第74-79页
       ·分析谱图特征值的抽取第74页
       ·数据预处理第74页
       ·主成分分析第74-78页
       ·结论第78-79页
   ·人工神经网络用于蓝色圆珠笔油墨字迹的分类研究第79-83页
     ·前言第79页
     ·实验部分第79页
       ·仪器与试剂第79页
       ·样品第79页
       ·色谱条件第79页
       ·样品制备与测定第79页
     ·结果与讨论第79-83页
       ·原理第79-80页
       ·网络输入变量的处理第80-81页
       ·网络参数的优化第81-83页
         ·目标误差的优化第81-82页
         ·RBF 分布常数的优化第82-83页
       ·RBF 神经网络的建立和预测结果第83页
   ·本章小结第83-84页
 参考文献第84-85页
第六章 总结与展望第85-87页
   ·研究工作总结第85-86页
   ·研究工作展望第86-87页
附录第87-94页
 附录1 油墨染料标准品的光谱、色谱和质谱图第87-92页
 附录2 蓝色圆珠笔HPLC 分类表第92-93页
 附录3 蓝色圆珠笔HPLC-MS 分类表第93-94页
攻读硕士学位期间发表和待发表的论文第94-95页
致谢第95-96页

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