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分析化学多维数据解析的化学计量学新算法

中文摘要第1-11页
英文摘要第11-15页
符号说明第15-16页
绪论第16-24页
第一部分 二维化学数据解析的基本理论及算法第24-75页
 第1章 二维化学数据色谱包含峰解析的内层色谱投影法第27-40页
  1.1 引言第27-29页
  1.2 理论与方法第29-31页
  1.3 实验第31-32页
   1.3.1 模拟数据第31-32页
   1.3.2 实际数据第32页
  1.4 结果与讨论第32-36页
   1.4.1 模拟数据第32页
   1.4.2 实际数据第32-36页
  1.5 结论第36-40页
 第2章 二维化学数据分辨的顶点矢量顺序投影法第40-59页
  2.1 二维数据分辨算法第40-42页
   2.1.1 渐进因子分析法第40-41页
   2.1.2 窗口因子分析法第41页
   2.1.3 直观推导式演进特征投影法第41页
   2.1.4 子窗口因子分析法第41-42页
   2.1.5 平行矢量分析法第42页
  2.2 理论与方法第42-46页
  2.3 实验第46页
   2.3.1 模拟数据第46页
   2.3.2 实际数据第46页
  2.4 结果与讨论第46-54页
   2.4.1 模拟数据第46-49页
   2.4.2 实际数据第49-54页
  2.5 结论第54-57页
  2.6 附录:定理证明第57-59页
 第3章 纯光谱渐进投影法用于二维色谱数据流出区域的确定第59-75页
  3.1 引言第59页
  3.2 理论与方法第59-61页
  3.3 实验第61-62页
   3.3.1 模拟数据第61页
   3.3.2 实际数据第61-62页
  3.4 结果与讨论第62-74页
   3.4.1 模拟数据第62-67页
   3.4.2 实际数据第67-74页
  3.5 结论第74-75页
第二部分 三维化学数据解析的基本理论和算法第75-128页
 第4章 三维数据的结构及其分解模型第76-82页
  4.1 三维化学数据的产生及其结构第76页
  4.2 三维数据的秩及其分解模型第76-78页
  4.3 三线性数据的分解算法?平行因子分析法(PARAFAC)第78-82页
 第5章 三维数据分辨的迭代重加权平行因子分析法第82-95页
  5.1 引言第82页
  5.2 理论与方法第82-85页
  5.3 实验第85-87页
   5.3.1 模拟数据第85页
   5.3.2 实际数据第85-87页
  5.4 结果与讨论第87-94页
   5.4.1 模拟数据第88-90页
   5.4.2 实际数据第90-94页
  5.5 总结第94-95页
 第6章 顶点矢量顺序投影法用于三维数据分辨第95-105页
  6.1 引言第95页
  6.2 理论与方法第95-97页
  6.3 实验第97-98页
   6.3.1 模拟数据第97页
   6.3.2 实际HPLC-DAD 数据第97-98页
  6.4 结果与讨论第98-104页
   6.4.1 模拟数据第98-99页
   6.4.2 实际HPLC-DAD 数据第99-104页
  6.5 总结第104-105页
 第7章 三线性渐进因子分析法用于三维色谱数据的分辨第105-119页
  7.1 引言第105-106页
  7.2 理论与方法第106-110页
  7.3 实验第110-111页
   7.3.1 模拟数据第110页
   7.3.2 实际HPLC-DAD 数据第110-111页
  7.4 结果与讨论第111-116页
   7.4.1 模拟数据第111页
   7.4.2 实际HPLC-DAD 数据第111-116页
  7.5 总结第116-119页
 第8章 化学子空间投影法用于三维化学数据的主因子数估计第119-128页
  8.1 引言第119-120页
  8.2 理论与方法第120-122页
  8.3 实验第122-123页
   8.3.1 模拟数据第122页
   8.3.2 实际数据第122-123页
  8.4 结果与讨论第123-124页
  8.5 结论第124-128页
结论第128-130页
参考文献第130-142页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录第142-143页
致谢第143页

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