| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| ·主因子数估计方法的研究进展 | 第10页 |
| ·数据获得技术-联用技术 | 第10-13页 |
| ·气相色谱-质谱联用技术 | 第11-13页 |
| ·液相色谱-质谱联用技术 | 第13页 |
| ·主因子数估计方法的相关概念及原理基础 | 第13-16页 |
| ·相关概念 | 第13页 |
| ·数学基础 | 第13-14页 |
| ·主成分分析(PCA) | 第14-16页 |
| ·主成分分析的基本原理 | 第14-15页 |
| ·主成分分析的应用 | 第15-16页 |
| ·主因子数估计方法的应用 | 第16页 |
| ·主因子数估计方法的分类历史 | 第16-18页 |
| ·本课题的研究意义和主要内容 | 第18-19页 |
| 参考文献 | 第19-22页 |
| 第二章 主因子数估计方法 | 第22-48页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·经验估计方法 | 第22-28页 |
| ·嵌入误差和因子指示函数 | 第23-25页 |
| ·特征值比 | 第25-26页 |
| ·VPVRS(variance percentage to variance sum) | 第26页 |
| ·基于免疫识别的主因子数方法 | 第26-27页 |
| ·碎石检验方法 | 第27页 |
| ·子矩阵分析(submatrix analysis) | 第27页 |
| ·经验方法小结 | 第27-28页 |
| ·数学原理完备的估计方法 | 第28-39页 |
| ·子空间比较(subspace comparisons) | 第29-31页 |
| ·选择子空间的方法 | 第29-31页 |
| ·子空间比较指标 | 第31页 |
| ·RESO | 第31-34页 |
| ·NPFPCA | 第34-37页 |
| ·DRAUG | 第37-39页 |
| ·数学原理完备的估计方法小结 | 第39页 |
| ·基于统计学的估计方法 | 第39-44页 |
| ·正交验证法 | 第39-40页 |
| ·约化特征值 | 第40-41页 |
| ·Faber-Kowalski F检验 | 第41-42页 |
| ·Vogt-Mizaikoff F检验 | 第42页 |
| ·修正Vogt-Mizaikoff F检验 | 第42-43页 |
| ·DRMAD | 第43页 |
| ·基于统计学的估计方法小结 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 第三章 方法的应用及小结 | 第48-58页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·本课题的分析数据矩阵 | 第48-49页 |
| ·模拟数据 | 第49-52页 |
| ·实验数据 | 第52-54页 |
| ·拉曼光谱数据 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-58页 |
| 附录：攻读硕士学位期间发表的论文 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
