遗传算法在分析化学中的应用

遗传算法是基于自然界生物进化基本法进而发展起来的一类新算法，在优化过程中，它无需体系的选验知识，能在许多局部较优中找到全局最优点，是一种全局最优化方法，能有效地处理复杂的非线性问题，有广阔的发展前景，目前在分析化学领域已经有多方面应用，本文简要地介绍遗传算法的原理及其在分析化学等方面的若干应用。     

分析化学计量学

本文是《分析试验室》第四篇“分析化学计量”专题定期评述文章，对我国分析化学计量学领域在１９９５年１月至１９９６年１２月间的研究工作进行了较为全面的概括和评述，内容涉及统计学与统计方法，试验设计与优化，多元校正，分析信号处理，化学模式识别，模拟与数据库及人工智能等方面，收入文献２４２篇。     

分析化学计量学

本文是《分析试验室》定期评述中“分析化学计量学”课题的第一篇评述文章,收集了1980年至1990年国内有关期刊和会议资料,对分析化学计量学在我国近10年来的发展概况作了评述,内容包括基础理论、试验、优化设计与优化方法、分析校正、分析信号处理、因子分析、化学模式识别、结构解析、库检索和计算机应用等。     

过程分析化学

以分析化学为手段对生产过程进行分析临测由来已久，但将这方面的工作作为分析化学的一个新分支——过程分析化学提出却是近年之事。过程分析化学在国外已颇有研究成效，而存我国还刚刚起步，本文拟对它作一简单介绍。     

化学计量学在电分析化学中的新进展

评述了化学计量学的各种方法,如主成分分析、偏最小二乘、小波分析、人工神经网络等在电分析化学中的进展,主要介绍了这些方法在电分析化学中的应用,并展望了化学计量学在电分析化学中的应用前景。     

化学计量学在电分析化学中的应用

本文对化学计量学各种方法，诸如多元校正，因子分析，信号处理，参数估计，模式识别等电分析化学中的应用作了回顾及评述，指出了化学计量学电分析化学中应用的良好前景。     

分析化学计量学中的新方法——小波分析

小波分析在分析信号处理中具有诸多显著的优点。本文介绍了小波分析的一般描述，综述了化学计量学在的小波新方法，并展望了小波分析在分析化学计量学中的应用前景。     

化学计量学在分析化学中的应用

从化学定量构效关系、模式识别法、人工神经网络、波谱化学、多元校正分析法等方面对化学计量学在分析化学中的应用进行了综述。阐明了化学计量学在分析化学中的作用及广阔的应用前景。     

法定计理单位在分析化学领域中的正确应用

对分析化学领域中常见的法定计量单位与其对应的废弃形式进行了比较,指出了应用中常 错误,并汇集了该领域中有关计量单位表述的正确范例。     

分析化学中非线性多元函数拟合的遗传算法

本文提出分析化学中非线性多元函数拟合的遗传算法，并以一组试验数据为对象，尝试了遗传算法的效果。结果表明，遗传算法性能良好，可望成为分析化学中各类非线性函数拟合，曲线校正的有效方法。     

Generalized Calibration Strategy in Analytical Chemistry

A novel calibration methodology named ‘the generalized calibration strategy’ (GCS) is presented that is aimed at verifying and improving the accuracy of analytical determinations. It is based on integration of calibration methods together with such operations as standard addition and sample dilution. At each stage of the sample dilution, the analytical result is estimated on the basis of six values, which are differently resistant to errors caused by interference and non-linearity effects. The process of stepwise elimination of both effects is controlled by comparison of these values. A dedicated flow system is presented. The GCS can be adapted to calibration by all well-known methods: conventional, internal standard, and indirect. This novel calibration strategy has been tested on indirect determination of chlorites in water samples by UV/Vis spectrophotometry.     

Artificial neural networks applied to potentiometric titration of multi-component polybasic acid mixtures

A three-layer artificial neural network model with back-propagation of error is used to treat potentiometric acid-base titration data for estimating the concentrations of individual components in polybasic weak acid mixtures. The network's architecture and parameters were optimized and an empirical rule for dynamically adjusting the learning rate is put forward to improve the network's performance. Satisfactory prediction results were obtained for three-component samples containing maleic acid, propandioic acid and succinic acid with an average relative error of 4.5%.     

人工神经网络及其在分析化学中的应用

人工神经网络是一种新兴的计算方法，有着广阔的发展前途，目前在分析化学领域已经有了多方面的应用。本文简要介绍了人工神经网络的原理及其在分析化学中的应用。     

Chemistry in Times of Artificial Intelligence

Chemists have to a large extent gained their knowledge by doing experiments and thus gather data. By putting various data together and then analyzing them, chemists have fostered their understanding of chemistry. Since the 1960s, computer methods have been developed to perform this process from data to information to knowledge. Simultaneously, methods were developed for assisting chemists in solving their fundamental questions such as the prediction of chemical, physical, or biological properties, the design of organic syntheses, and the elucidation of the structure of molecules. This eventually led to a discipline of its own: chemoinformatics. Chemoinformatics has found important applications in the fields of drug discovery, analytical chemistry, organic chemistry, agrichemical research, food science, regulatory science, material science, and process control. From its inception, chemoinformatics has utilized methods from artificial intelligence, an approach that has recently gained more momentum.     

模式识别及其在分析化学中的应用

本文较系统地回顾了化学模式识别在分析化学领域近年来的发展，并涉及到与分析化学相关的生物、医学、环境科学、电子、食品科学中的应用，对分析化学模式识别相结合的发展趋势做了评述。     

过程分析化学的新进展

综述了国外过程分析化学（PAC）的最新进展,内容包括过程量测、传感器、化学计量学等,并展望了PAC的发展趋势。引用文献62篇。     

分析化学取样理论研究进展

从化学计量学角度就分析化学的取样理论研究进行了系统总结。主要包括：取样误差与研究总体的理化性质间的关系;现代数理统计的理论和方法在分析取样中的应用;分析取样的质量控制。为深入研究并完善分析取样理论做了评述及展望。