| 陆晓华，1970年毕业于北京大学化学系，现华中理工大学化学系教授。中国谱学会紫外可见光谱和化学计量学专业委员会委员，湖北省化学化工学会理事、分析化学专业委员会副主任。主要从事分析化学和化学计量学方面的教学与研究工作。在环境与生物试样中痕量元素分析和化学计量学中多变量校正、复杂化学信号处理和化学模式识别等方面发表论文50余篇。参编《近代分析化学》、主编《生物材料中痕量元素分析方法》。 |
| 第一章 绪论 §1-1 化学计量学及其发展概况 §1-2 化学计量学的主要研究内容 §1-3 化学计量学与现代分析化学 习题 第二章 分析采样理论 §2-1 分析的目的与总体类型 §2-2 固体物质的采样 §2-3 分步采样 §2-4 动态过程中的采样 §2-5 质量检验中的采样 习题 第三章 化学试验设计与优化 §3-1 试验设计基础 §3-2 简单比较法 §3-3 正交试验设计 §3-4 单纯形优化 §3-5 调优操作 习题 第四章 化学信号的检测 §4-1 分析信号的检出 §4-2 信噪比与检出限 §4-3 噪声的类型和性质 §4-4 信号平均与平滑 §4-5 卡尔曼滤波 §4-6 多重性光谱技术 习题 第五章 复杂化学信号的分辨 §5-1 因子分析基本原理 §5-2 因子分析计算方法及应用举例 §5-3 目标检测因子分析用于复合信号分辨 §5-4 信号微分 §5-5 复合信号的去卷积 §5-6 曲线拟合 习题 第六章 化学量测的校正方法 §6-1 与标准比较 §6-2 单变量校正——单组分测定的线性校正模型 §6-3 基于多元线性回归的多变量校正方法 §6-4 非线性校正 §6-5 基于因子分析的多变量校正方法 习题 第七章 化学模式识别 §7-1 模式识别及其基本概念 §7-2 特征选择 §7-3 原始数据的预处理 §7-4 决策与分类方法 §7-5 Fisher判别分析 §7-6 聚类分析 §7-7 非线性映照 §7-8 k-最近邻法 §7-9 模式识别在化学中的应用 习题 第八章 化学研究中的数字模拟——Monte Carlo法 §8-1 概述 §8-2 伪随机数的产生 §8-3 随机变量或随机向量的抽样 §8-4 MC法的若干应用 习题 第九章 人工神经网络法在化学中的应用 主要参考文献 |
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