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大分子体系微结构变化的谱学新方法研究

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

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