最小一乘稳健多元分析校正

本文论述最小一乘求解的多元分析校正算法，探讨了最小一乘较常规最小二乘法及其他隐健算法的优点。用计算机数值模拟及实际多组分光谱体系对方法进行了检验，展示了最小一乘法在分析化学计量学中实际应用的可行性。     

通用模拟退火用于稳健多元分析校正

模拟退火是一种全局优化算法，具有跨越局部最优点的机制，最小一乘是一种较常用的最小二乘更为稳健的优化准则，更适用于可能偏离正态分布的实际数据集，本文探讨了用最小一乘为准则并利用模拟退火方法同时测定多组分体系的可能性。应用于2－3组分药物体系分析，获得了满意的结果，本文还探讨了改变步长提高模拟退火算法优化精度的方法。     

“灰色”分析体系的定性定量分析

已知组成范围的“灰色”分析体系的校正,其首要步骤是鉴定出体系中实际存在的物种.本文对由所有可能存在组分的标准光谱与样品光谱构成的矩阵进行了奇异值分解,根据对应奇异向量的元素判断样品的组成,继而做定量分析.计算机模拟与实际分析表明方法令人满意.     

光谱多元分析的校正模型检验及干扰物的检出

提出了一种在校正模型不确定时分析体系的光谱多元分析方法,首先构造投影阵以检验校正模型的合理性,通过检验可以发现分析体系是否含有其它不纯物,继用不纯物在投影空间中的矢量与可能存在物质的投影光谱进行检索比较,检出不纯物并测出各组份含量.将此法应用于3个分析体系,获得满意的结果.     

混合物定性定量分析的分枝定界算法

已知被测体系可能存在的物种范围, 但其确含何种物质及相应浓度必须经分析方可确定, 实为分析化学实践中常见的一类分析体系。基于分枝定界原理, 本文提出一种直接对其进行定性定量解析的光谱多元分析算法, 可显著减少计算量,却无失去真实信息的风险。对实际紫外可见及荧光混合物光谱进行解析, 均获满意结果。     

完全未知混合体系的纯物种光谱辨析

基于因子分析的迭代目标转换算法,本文提出一种从完全未知混合物体系中获取纯物种光谱的解析方法。该法简单明了,不增加任何困难即可拓广至含n组份的混合体系,对光谱峰形状亦无任何附加限制要求。先采用计算机模拟技术对该法进行了校验,继用于紫外可见与荧光光谱的实际混合体系的解析,均获满意结果。     

从斯堪的纳维亚的化学计量学看大学与工业界的合作道路

本文论述了与工业界的结合是化学计量学的发展方向与原动力。详细分析了化学计量学与工业界结合的基础,合作的策略与多种层次。并详细介绍了挪威Bergen大学与工业界结合开展化学计量学研究的实例。