提要 | 第1-10页 |
第一章 前言 | 第10-48页 |
·研究生物大分子体系重要的谱学方法 | 第10-13页 |
·生物大分子体系研究中的二维相关分析技术 | 第13-23页 |
·二维相关分析技术发展历程简介 | 第13-14页 |
·二维相关分析的光谱实验方法 | 第14页 |
·二维相关分析的数学理论背景 | 第14-17页 |
·二维相关光谱分析的研究进展 | 第17-23页 |
·谱学分析中的化学计量学方法 | 第23-33页 |
·化学计量学发展简介 | 第23页 |
·化学计量学的研究内容 | 第23-24页 |
·化学计量学的应用领域 | 第24-27页 |
·化学计量学中的多元校正技术 | 第27-33页 |
·本论文选题思路 | 第33-35页 |
参考文献 | 第35-48页 |
第二章 基于偏最小二乘法的红外光谱预测方法的建立 | 第48-60页 |
·引言 | 第48-50页 |
·实验方法 | 第50-51页 |
·样品配置 | 第50页 |
·红外光谱测试 | 第50页 |
·光谱数据处理 | 第50-51页 |
·HFIP/H2O 混合物的红外与近红外光谱 | 第51-52页 |
·PLS2 回归模型的构建 | 第52-53页 |
·回归模型预测能力的验证 | 第53页 |
·红外光谱IR与近红外光谱NIR之间的相互预测 | 第53-55页 |
·光谱预测结果的评价 | 第55-56页 |
·本章小结 | 第56-57页 |
参考文献 | 第57-60页 |
第三章 基于PLS2的光谱预测方法在分析热诱导PNIPA聚合物膜的弱相互作用变化中的应用 | 第60-77页 |
·引言 | 第60-61页 |
·实验方法 | 第61-62页 |
·红外光谱测试 | 第61页 |
·光谱数据处理 | 第61页 |
·PLS2 模型构建 | 第61-62页 |
·PNIPA 薄膜的变温红外与近红外光谱 | 第62-65页 |
·近红外(IR)与红外(MIR)光谱数据的相关性分析 | 第65-66页 |
·PLS2 回归模型的构建与验证 | 第66-67页 |
·基于Model I 的光谱预测(MIR →NIR) | 第67-68页 |
·基于Model I′的光谱预测(NIR →MIR) | 第68-69页 |
·建模光谱的相关性对模型预测效果的影响 | 第69-70页 |
·所选光谱区间的范围宽窄对模型预测效果的影响 | 第70-71页 |
·光谱的预处理对模型预测效果的影响 | 第71-72页 |
·热诱导PNIPA 分子内氢键作用变化趋势的预测 | 第72-73页 |
·本章小结 | 第73-74页 |
参考文献 | 第74-77页 |
第四章 基于主成分分析(PCA)的光谱预测方法的建立及其在分析热诱导 PNIPA 聚合物膜的弱相互作用变化中的应用 | 第77-90页 |
·引言 | 第77页 |
·光谱数据的分析与处理 | 第77-78页 |
·基于PCA 分析的光谱预测原理 | 第78-79页 |
·基于 PCA 的预测模型的构建与验证 | 第79-80页 |
·基于 PCA 预测模型进行红外与近红外光谱间的相互预测 | 第80-84页 |
·NH 行为的预测 | 第80-83页 |
·对 CH 光谱行为的预测 | 第83-84页 |
·基于 PCA 与 PLS2 预测模型的预测能力比较 | 第84-87页 |
·本章小结 | 第87-88页 |
参考文献 | 第88-90页 |
第五章 基于“列连接”的二维相关光谱分析新方法的建立及其在聚合物PNIPMA 热诱导水合行为可逆性研究中的应用 | 第90-120页 |
·引言 | 第90-92页 |
·实验部分 | 第92-93页 |
·PNiPMA水溶液变温红外光谱的测试 | 第92页 |
·PNiPMA变温红外光谱的数据处理 | 第92-93页 |
·“列连接”二维相关分析方法的基本原理 | 第93-96页 |
·光谱模型的选择 | 第96-97页 |
·“列连接”二维相关分析方法的验证 | 第97-103页 |
·“列连接”二维相关方法对Model I 的分析 | 第97-98页 |
·“列连接”二维相关方法对Model II 的分析 | 第98-102页 |
·“列连接”二维相关分析方法对 Model III 的分析 | 第102-103页 |
·“列连接”二维相关分析在研究聚合物PNIPMA 的热诱导水合行为可逆性中的应用 | 第103-112页 |
·相分离过程中酰胺基变化的可逆性 | 第103-109页 |
·相分离过程中疏水基团变化的可逆性 | 第109-112页 |
·本章小结 | 第112-114页 |
参考文献 | 第114-120页 |
作者简历 | 第120-121页 |
博士学位论文期间发表论文及其它成果 | 第121-123页 |
致谢 | 第123-124页 |
摘要 | 第124-126页 |
Abstract | 第126-127页 |