| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 目录 | 第10-14页 |
| 第一章 综述 | 第14-42页 |
| 第一节 引言 | 第14-15页 |
| 第二节 化学因子分析方法 | 第15-17页 |
| ·常见化学因子分析方法 | 第15-16页 |
| ·化学因子分析方法在信号解析中的应用 | 第16-17页 |
| 第三节 多元曲线分辨-交替最小二乘 | 第17-18页 |
| ·多元曲线分辨-交替最小二乘的基本原理 | 第17-18页 |
| ·多元曲线分辨-交替最小二乘在信号解析中的应用 | 第18页 |
| 第四节 二阶校正算法 | 第18-22页 |
| ·常见二阶校正算法 | 第18-19页 |
| ·平行因子分析 | 第19-20页 |
| ·交替三线性分解 | 第20-22页 |
| ·阶校正方法在分析化学中的应用 | 第22页 |
| 第五节 二阶标准加入法 | 第22-24页 |
| ·常见二阶标准加入法 | 第22-23页 |
| ·阶标准加入法在复杂体系分析中的应用 | 第23-24页 |
| 第六节 盲源信号分离算法 | 第24-26页 |
| ·盲源信号分离算法的基本原理 | 第24-25页 |
| ·独立成分分析 | 第25-26页 |
| ·稀疏成分分析 | 第26页 |
| ·盲源信号分离算法在分析化学中的应用 | 第26页 |
| 第七节 免疫算法 | 第26-29页 |
| ·免疫算法原理 | 第26-27页 |
| ·维免疫算法 | 第27-28页 |
| ·自适应免疫算法 | 第28页 |
| ·非负免疫算法 | 第28-29页 |
| 第八节 选题的依据及创新点 | 第29-31页 |
| 参考文献 | 第31-42页 |
| 第二章 免疫算法用于复杂样品的GC-MS快速分析 | 第42-52页 |
| 第一节 引言 | 第42-43页 |
| 第二节 计算方法 | 第43-44页 |
| 第三节 实验部分 | 第44页 |
| ·模拟数据 | 第44页 |
| ·实验数据 | 第44页 |
| 第四节 结果与讨论 | 第44-48页 |
| ·模拟数据解析过程 | 第44-46页 |
| ·农药混合物GC-MS数据解析 | 第46-48页 |
| 第五节 结论 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 第三章 一种新型交替迭代算法用于农药GC-MS信号快速分析 | 第52-64页 |
| 第一节 引言 | 第52-53页 |
| 第二节 计算方法 | 第53-54页 |
| 第三节 实验部分 | 第54-55页 |
| ·模拟数据 | 第54页 |
| ·实验数据 | 第54-55页 |
| 第四节 结果与讨论 | 第55-59页 |
| ·模拟数据解析过程 | 第55-57页 |
| ·农药混合物GC-MS数据解析 | 第57-59页 |
| 第五节 结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 第四章 基于非负免疫算法的选择性离子识别方法用于重叠GC-MS信号解析 | 第64-82页 |
| 第一节 引言 | 第64-65页 |
| 第二节 计算方法 | 第65-68页 |
| 第三节 实验部分 | 第68-69页 |
| ·模拟数据 | 第68-69页 |
| ·实验数据 | 第69页 |
| 第四节 结果与讨论 | 第69-77页 |
| ·模拟数据解析 | 第70-72页 |
| ·农药混合物GC-MS信号解析 | 第72-77页 |
| 第五节 结论 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 第五章 基于迭代目标转换因子分析的质谱校正方法结合免疫算法用于重叠GC-MS信号解析 | 第82-95页 |
| 第一节 引言 | 第82-83页 |
| 第二节 计算方法 | 第83-85页 |
| 第三节 实验部分 | 第85-86页 |
| ·样品准备 | 第85页 |
| ·GC-MS工作条件 | 第85-86页 |
| 第四节 结果与讨论 | 第86-91页 |
| ·校正质谱的可靠性分析 | 第86-89页 |
| ·环境水样重叠GC-MS数据解析 | 第89-91页 |
| 第五节 结论 | 第91-92页 |
| 参考文献 | 第92-95页 |
| 参考文献 | 第95-112页 |
| 致谢 | 第112-113页 |
| 个人简历及科研成果 | 第113页 |
| 作者简历 | 第113页 |
| 攻读博士学位期间科研成果 | 第113页 |
