| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-22页 |
| ·多元校正 | 第15-19页 |
| ·色谱分离质量评价 | 第19页 |
| ·本论文的研究工作 | 第19-22页 |
| 第2章 最优化样品加权偏最小二乘法 | 第22-31页 |
| ·前言 | 第22-23页 |
| ·理论 | 第23-25页 |
| ·偏最小二乘回归 | 第23-24页 |
| ·粒子群优化算法 | 第24页 |
| ·最优化样品加权偏最小二乘 | 第24-25页 |
| ·真实数据集 | 第25-26页 |
| ·肉类光谱数据 | 第25-26页 |
| ·燃料数据 | 第26页 |
| ·结果与讨论 | 第26-27页 |
| ·小结 | 第27-29页 |
| ·定理证明 | 第29-31页 |
| 第3章 变量加权偏最小二乘法 | 第31-37页 |
| ·前言 | 第31页 |
| ·理论 | 第31-33页 |
| ·真实数据集 | 第33页 |
| ·肉类光谱数据 | 第33页 |
| ·近红外药片数据 | 第33页 |
| ·结果与讨论 | 第33-36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| 第4章 多元校正模型组合和快速波长区间选择：基于蒙特卡罗交互验证的叠加回归 | 第37-46页 |
| ·前言 | 第37-38页 |
| ·理论 | 第38-40页 |
| ·数据集 | 第40-41页 |
| ·干草数据 | 第40页 |
| ·柴油燃料的近红外光谱数据 | 第40-41页 |
| ·结果与讨论 | 第41-45页 |
| ·干草数据 | 第41-43页 |
| ·柴油燃料的近红外光谱数据 | 第43-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第5章 光谱数据的群预处理方法及其在近红外光谱多元校正中的应用 | 第46-55页 |
| ·前言 | 第46-47页 |
| ·理论 | 第47-49页 |
| ·数据集 | 第49-50页 |
| ·麦粒数据 | 第49页 |
| ·肉类光谱数据 | 第49-50页 |
| ·结果与讨论 | 第50-54页 |
| ·麦粒数据 | 第50-52页 |
| ·肉类光谱数据 | 第52-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 第6章 基于移动窗口偏最小二乘的校正转移模型 | 第55-61页 |
| ·前言 | 第55-56页 |
| ·理论 | 第56-57页 |
| ·移动窗口偏最小二乘 | 第56页 |
| ·基于移动窗口偏最小二乘的全局模型 | 第56-57页 |
| ·数据集 | 第57页 |
| ·近红外药片数据 | 第57页 |
| ·不同温度下的光谱数据 | 第57页 |
| ·结果与讨论 | 第57-60页 |
| ·近红外药片数据 | 第57-58页 |
| ·不同温度下的光谱数据 | 第58-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 第7章 化学计量学方法在色谱分离质量评价中的应用 | 第61-75页 |
| ·前言 | 第61-64页 |
| ·化学组分数的估计 | 第64-69页 |
| ·基础知识和假设 | 第64-65页 |
| ·基于已知实验误差的组分数估计方法 | 第65-66页 |
| ·估计化学组分数的经验方法 | 第66-69页 |
| ·色谱流出顺序的估计 | 第69-70页 |
| ·色谱流出信息和自模式曲线分辨 | 第69页 |
| ·估计色谱流出顺序的化学计量学方法 | 第69-70页 |
| ·色谱峰纯度的估计 | 第70-72页 |
| ·基于化学计量学数据分析和信息提取的色谱分离标准 | 第72-73页 |
| ·小结 | 第73-75页 |
| 第8章 一种基于化学计量学数据处理的色谱分离评价标准：峰纯度加权分辨率 | 第75-86页 |
| ·前言 | 第75-76页 |
| ·理论 | 第76-79页 |
| ·数据集 | 第79页 |
| ·结果与讨论 | 第79-85页 |
| ·模拟四组分体系 | 第79-84页 |
| ·真实四组分体系 | 第84-85页 |
| ·小结 | 第85-86页 |
| 结论 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-105页 |
| 附录A 攻读学位期间发表及完成的论文目录 | 第105-107页 |
| 致谢 | 第107页 |
