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化学计量学方法在分析化学中应用

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
引言第11-12页
第一章 文献综述第12-23页
   ·人工神经网络第12-16页
     ·非线性校正第12-14页
     ·定量构效关系第14页
     ·化学模式识别第14-15页
     ·神经网络和其它化学计量学方法的结合应用第15-16页
   ·小波分析第16-18页
     ·平滑滤噪第16-17页
     ·数据压缩与校正第17页
     ·奇异性检测-信号分形分析第17-18页
   ·遗传算法第18-21页
     ·光谱模拟和光谱解析第18-19页
     ·优化处理第19-20页
     ·构效分析第20页
     ·结构与药物分析第20-21页
     ·与其它算法的结合第21页
   ·蚁群算法第21-23页
第二章 算法理论第23-48页
   ·神经网络第23-28页
     ·误差反传神经网络(BP-ANN)模型的理论分析第23-25页
     ·BP训练算法的实现步骤第25-26页
     ·附加冲量项第26页
     ·改进传递函数第26-27页
     ·网络结构的优化第27页
     ·其它第27-28页
   ·小波变换第28-33页
     ·连续小波变换第28页
     ·离散小波变换第28页
     ·Daubechies小波第28-31页
     ·小波分析用于信号消噪处理第31-32页
     ·小波消噪中阈值的选取规则第32页
     ·小波神经网络第32-33页
   ·遗传算法第33-41页
     ·编码第33-34页
     ·初始群体的设定第34-35页
     ·个体适应度评价函数第35页
     ·遗传算子第35-39页
     ·终止条件第39页
     ·遗传算法的运行参数第39-40页
     ·遗传算法的运算步骤第40页
     ·遗传神经网络第40-41页
   ·蚁群算法第41-48页
     ·蚁群算法的生物学原理第42-43页
     ·算法模型及其流程第43-45页
     ·算法参数设置第45页
     ·蚁群算法和神经网络第45-48页
第三章 遗传神经网络—分光光度法同时测定钨、钼和钛第48-54页
   ·引言第48页
   ·方法原理第48-49页
   ·实验部分第49-50页
     ·主要仪器和试剂第49-50页
     ·实验方法第50页
   ·结果与讨论第50-54页
     ·吸收光谱第50页
     ·两种重叠光谱解析方法第50-51页
     ·显色条件第51-52页
     ·线性范围及灵敏度第52页
     ·共存离子的影响第52页
     ·样品分析第52-54页
第四章 蚁群神经网络分光光度法同时测定钨、钼和锑第54-60页
   ·引言第54页
   ·方法原理第54页
   ·实验部分第54-55页
     ·主要仪器和试剂第54-55页
     ·实验方法第55页
   ·结果与讨论第55-60页
     ·吸收光谱第55页
     ·显色条件第55-56页
     ·线性范围及灵敏度第56页
     ·共存离子的影响第56-57页
     ·db2小波变换实验数据进行特征提取第57页
     ·小波变换最佳级数的确定第57-58页
     ·适应度函数和参数选择第58页
     ·样品分析第58-59页
     ·钢样分析第59-60页
第五章 小波变换用于ICP-AES重叠光谱的校正和分离第60-67页
   ·引言第60页
   ·基本理论第60-62页
     ·小波变换扣除背景原理第60-61页
     ·二阶样条小波卷积分峰原理第61-62页
   ·实验部分第62-63页
     ·仪器第62-63页
     ·实验方法第63页
   ·结果与讨论第63-67页
     ·小波变换对光谱信号的去噪和重建第63-64页
     ·小波变换对光谱信号的背景校正第64页
     ·重叠光谱信号的分离第64-65页
     ·钢样的测定第65-67页
结论第67-69页
参考文献第69-78页
致谢第78-79页
攻读学位期间发表的学术论文第79页

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