分析化學手冊·10·化學計量學（第三版）

《分析化學手冊·10·化學計量學（第三版）》是2016年11月化學工業出版社出版的圖書，作者是梁逸曾、吳海龍、俞汝勤。

基本介紹

• 書名：分析化學手冊·10·化學計量學（第三版）
• 作者：梁逸曾、吳海龍、俞汝勤
• ISBN：9787122281180
• 頁數：859頁
• 定價：190元
• 出版社：化學工業出版社
• 出版時間：2016年11月
• 裝幀：精裝
• 開本：16開

內容簡介

本書的編寫依照分析化學研究的全過程，兵請去從選擇分析方法和採樣開始，經化學量測的試驗設計、信號預處理、定性定量分析的多元校正和多元分辨、再到有用決策信息的提取，包括化學模式識別、機理研究的數字模擬方法、化學構效關係研究直至人工智慧與化學專家系統，試圖覆蓋分析化學計量學的幾乎全部內容。在討論了化學計量學的基本概念和基本方法的數學定義、基本思路及算法的基礎上，儘量同時給出相應的電腦程式和參考文獻，使讀者通過閱讀此書後即可根據本書所提供的定義或方法進行試驗，並可進一步將其運用於實際問題的解決。

目錄

第一章現代分戒滲棗析化學的信息理論1

第一節化學量測與化學信息1

第二節熵——化學量測的“不拒棗夜抹確定度”的定量度量2

一、 分析試驗與“不確定度”2

二、“不確定度”與仙農熵2

三、仙農熵的奔譽射料性質3

四、條件熵與可疑度3

五、可疑度、互信息與散度4

第三節定性分析的信息理論和方法5

一、不同定性分端再笑析鑑定方法的信息量估價5

二、儀器定性分析的信息量6

第四節定量分析的信息理論和方法13

一、定量測定的信息量13

二、提高分析精密度與準確度的信息量14

三、痕量分析的信息量14

四、質量控制分析的信息量15

第五節分析儀器的信息功能16

一、分析儀器與分析方法的供信能力16

二、分析儀器的信道容量18

三、分析方法的信息效率20

參考文獻22

第二章分析採樣理論和方法23

第一節採樣的基本概念和理論23

一、隨機採樣 23

二、系統採樣24

三、分層採樣24

四、代表性採樣25

五、小採樣數目的估計26

六、採樣常數27

第二節非均勻體系建模方法及大批物質的採樣誤差28

一、固體物質的採樣理論和方法28

二、顆粒性質因子（Gy理論）29

三、動態過程的採樣理論和方法30

第三節質量檢驗的採樣方法31

一、計量抽樣檢驗31

二、計數抽樣檢驗33

參考文獻35

第三章化學試驗設計與最佳化方法36

第一節因子設計及其析因分析方法37

一、主效應的估價38

二、交叉效應的估價39

三、效應及殘差正態體蘭圖41

第二節部分因子設計44

一、半因子設計法44

二、半因子設計的產生方法及四分之一因子設計法48

三、因子設計解析度50

第三節正交試驗設計和正交設計表51

一、正交實驗設計51

二、正交表及其互動效應表52

三、正交設計表的線性圖及其套用53

四、 常用正交表及相應互動效應表和線性圖54

第四節均勻試驗設計及均勻設計表64

一、均勻設計表的構造64

二、均勻性準則和使用表的產生67

三、擬水平均勻設計70

四、均勻設計表72

第五節優試驗設計79

一、優設計的各種準則79

二、D-優設計81

三、等價定理及D優設計的構造82

四、構造D-優設計的數值方法89

五、飽和D-優設計92

六、幾種常用優混合設計表96

第六節單純形試驗設計法97

第七節混料試驗設計方法100

一、單純形格子點102

二、單純形格子設計法104

三、單純形重心設計106

第八節化學中常用最佳化方法109

一、最佳化研究中的基本概念109

二、局部優幾榜鑽化算法112

三、全局最佳化算法121

四、拉格朗日乘子法132

參考文獻133

第四章分析測量數據的統計評價與質量控制135

第一節化學測量的特點及其不確定性的表征與溯源分析135

一、化學測量的特點135

二、測量不確定性的定義136

三、測量不確定性的來源136

四、測量不確定度的機率性質137

五、測量不確定度的估計方法138

第二節量測誤差與質量控制154

一、量測誤差與不確定性155

二、化學測量中數據特徵描述156

三、化學測量的質量保證與質量控制160

第三節分析方法的品質因數及校驗方法169

一、部分分析方法的品質因數169

二、分析方法的校驗172

三、分析方法的可追溯性174

第四節分析量測的數據統計評價與假設檢驗177

一、分析結果的兩類錯誤及其統計判決177

二、分析方法的檢測下限179

三、化學測量數據的統計檢驗182

參考文獻187

第五章分析信號處理方法190

第一節分析信號的平滑方法190

一、移動視窗平均法 190

二、移動視窗多項式小二乘平滑法190

三、移動視窗中位數穩健平滑法194

四、粗糙懲罰平滑法195

第二節分析信號的求導方法198

一、直接差分法198

二、多項式小二乘擬合求導法199

三、基於小波分析的求導方法204

第三節分析信號的變換方法207

一、卷積運算的物理意義208

二、光譜分析的多重性效益與Hadamard變換209

三、傅立葉變換用於分析信號處理212

四、小波多分辨變換法及其用於分析信號處理220

第四節分析信號的背景扣除方法232

一、自適應疊代加權懲罰小二乘背景扣除方法232

二、分位數回歸背景扣除算法235

三、自動雙邊指數平滑算法（ATEB)243

第五節色譜分析信號的漂移校準方法254

一、基於小波模式匹配及微分進化方法的自動色譜譜峰校準方法256

二、多尺度色譜譜峰校準方法265

三、基於組分波譜信息的色譜譜峰校準方法276

四、質譜輔助色譜譜峰校準281

參考文獻289

第六章多元校正與多元分辨294

第一節概論294

一、 現代分析化學面臨的機遇與挑戰295

二、 化學計量學的多變數解析思路297

三、化學計量學中的軟模型和硬模型302

第二節分析化學中的校正理論304

一、 張量校正理論304

二、 黑、白、灰多組分體系及儀器分析策略306

第三節白色分析體系的多元校正方法308

一、 直接校正方法308

二、間接校正方法319

三、通用標準加入法326

四、廣義內標法328

五、非線性體系的校正方法334

六、病態體系和有偏估計方法349

七、多元校正的分析化學品質因數和可靠性分析353

第四節灰色分析體系的多元校正方法356

一、矢量校正方法356

二、矩陣（非疊代類二階張量）校正方法367

三、三維（疊代類二階張量）校正方法387

四、 四維校正（三階校正）405

第五節黑色分析體系的多元分辨方法412

一、基於主成分分析的體系組分數確定方法413

二、矩陣分辨方法426

三、張量分辨方法480

第六節廣義灰色分析體系的多元校正模型492

一、近紅外光譜與廣義灰色分析體系492

二、廣義灰色分析體系的模型校驗方法493

三、廣義灰色分析體系的常用多元校正方法504

第七節回歸建模中的穩健方法510

一、回歸診斷方法（regression diagnostic methods）511

二、穩健回歸方法517

參考文獻523

第七章化學模式識別531

第一節模式空間的幾種距離與相似性度量531

一、化學模式空間531

二、模式空間的距離與相似性度量532

第二節特徵抽取方法534

第三節模式識別的數據預處理方法535

第四節有監督的模式識別方法——判別分析法536

一、距離判別法536

二、Bayes判別法537

三、Fisher判別法539

四、逐步判別分析法542

五、線性學習機548

六、K近鄰法549

七、勢函式判別法550

八、人工神經網路判別法551

第五節監督的模式識別方法——聚類分析法553

一、系統聚類法553

二、一分為二法560

三、小生成樹法561

四、K均值聚類法562

五、基於全局尋優的聚類法563

六、模糊聚類法567

第六節基於投影的模式識別方法571

一、基於主成分分析的投影判別法571

二、基於主成分分析的SIMCA分類法576

三、基於偏小二乘的投影判別法584

第七節基於機器學習的分類回歸方法589

一、支持向量機590

二、分類回歸樹593

三、 助推建模596

四、隨機森林600

參考文獻601

第八章計算機數字模擬法604

第一節基於統計機理的Monte Carlo數字模擬法604

一、偽隨機數的產生方法 604

二、化學動力學系統的Monte Carlo模擬算法606

三、適用於所有均相化學反應體系的Monte Carlo計算機模擬方法608

四、誤差分析的Monte Carlo模擬算法610

第二節基於微分方程數字解法的計算機模擬方法612

第三節電化學過程的數字模擬616

參考文獻621

第九章化學構效關係的研究方法622

第一節化學構效關係研究起源——有機反應性相關分析方法簡介622

一、 線性自由能概念及其經典Hammett σ常數623

二、取代基電子效應常數（σ常數）的套用與拓展623

三、取代基的立體效應常數625

四、取代基電子效應常數與立體參數的協同效應632

第二節化學構效關係研究的基本假設及基本過程632

一、化學圖論基本概念633

二、幾種重要的化學圖矩陣634

第三節分子描述子636

一、分子描述子的定義636

二、分子描述子的分類636

第四節化合物結構的拓撲指數表征637

一、Wiener拓撲指數638

二、Randic分支指數和分子連線性指數639

三、分子識別數645

四、蘇爾茲分子拓撲指數648

五、回歸距離和（RDS）及回歸頂點點價（RVD）652

六、分子形狀及靈活性指數（Kappa）指數653

七、電子拓撲狀態——QSAR及資料庫分析中的結構模擬參數655

八、鄰接複雜度的信息量指數及其套用662

第五節化學構效關係（QSAR）研究的三維模型667

一、距離幾何的 3DQSAR方法669

二、分子形態分析方法671

三、比較分子場QSAR分析方法673

四、虛擬受體方法675

第六節QSAR/QSPR中的建模方法及其套用678

一、基於回歸分析的建模方法及其套用680

二、基於模式識別的建模方法及其套用694

參考文獻706

第十章人工智慧與化學專家系統方法711

第一節啟發式分類與搜尋方法711

一、 廣度優先搜尋713

二、深度優先搜尋713

三、啟發式搜尋方法 713

第二節知識表達技術714

一、邏輯表達方法 714

二、語義網路表達法714

三、產生式規則表達法715

第三節化學專家系統簡介716

一、DENDRAL質譜、核磁共振譜圖解析專家系統 717

二、 PLATO數據解析專家系統 719

三、高效液相色譜專家系統 720

四、ESESOC有機化合物結構解析專家系統721

參考文獻722

第十一章統計學和套用數學基礎知識723

第一節必要統計學基礎知識723

一、隨機事件的機率公式723

二、隨機變數及其分布725

三、隨機變數的數值特徵729

第二節必要套用數學基礎知識730

一、矢量及其運算730

二、矩陣及其運算732

三、獨立性、正交性和子空間737

四、矢量範數和矩陣範數739

五、張量740

參考文獻740

附錄741

Ⅰ化學計量學中常用名詞及符號說明741

一、化學計量學中常用名詞中英文對照表741

二、符號說明751

Ⅱ使用MATLAB語言進行化學計量學研究編程運算簡介752

一、MATLAB語言簡介752

二、MATLAB與化學計量學752

三、MATLAB系統簡介753

四、MATLAB的工作環境754

五、MATLAB的一般運算符號和矩陣運算功能756

六、MATLAB的繪圖功能773

七、ATLD算法的MATLAB程式777

八、SWATLD算法的MATLAB程式779

九、APTLD算法的MATLAB程式781

十、APQLD算法的MATLAB程式784

ⅢR語言及其在化學計量學中的套用789

一、R是什麼789

二、R的安裝789

三、載入包790

四、在R中如何獲取幫助792

五、R中的數據792

六、R語言的基礎運算操作794

七、R語言中的常用函式805

八、R語言的基礎畫圖808

九、R中的化學計量學814

ⅣPython語言及其在化學計量學中的套用822

一、Python 語言簡介822

二、Python語言中的基礎運算操作824

三、R與Python語言在數據分析方面的對比分析831

四、Python與MATLAB語言線性代數

計算方面的對比分析831

五、Python語言中的基礎繪圖操作836

六、常用化學計量學算法的Python語言原始碼844

主題詞索引854

三、擬水平均勻設計70

四、均勻設計表72

第五節優試驗設計79

一、優設計的各種準則79

二、D-優設計81

三、等價定理及D優設計的構造82

四、構造D-優設計的數值方法89

五、飽和D-優設計92

六、幾種常用優混合設計表96

第六節單純形試驗設計法97

第七節混料試驗設計方法100

一、單純形格子點102

二、單純形格子設計法104

三、單純形重心設計106

第八節化學中常用最佳化方法109

一、最佳化研究中的基本概念109

二、局部最佳化算法112

三、全局最佳化算法121

四、拉格朗日乘子法132

參考文獻133

第四章分析測量數據的統計評價與質量控制135

第一節化學測量的特點及其不確定性的表征與溯源分析135

一、化學測量的特點135

二、測量不確定性的定義136

三、測量不確定性的來源136

四、測量不確定度的機率性質137

五、測量不確定度的估計方法138

第二節量測誤差與質量控制154

一、量測誤差與不確定性155

二、化學測量中數據特徵描述156

三、化學測量的質量保證與質量控制160

第三節分析方法的品質因數及校驗方法169

一、部分分析方法的品質因數169

二、分析方法的校驗172

三、分析方法的可追溯性174

第四節分析量測的數據統計評價與假設檢驗177

一、分析結果的兩類錯誤及其統計判決177

二、分析方法的檢測下限179

三、化學測量數據的統計檢驗182

參考文獻187

第五章分析信號處理方法190

第一節分析信號的平滑方法190

一、移動視窗平均法 190

二、移動視窗多項式小二乘平滑法190

三、移動視窗中位數穩健平滑法194

四、粗糙懲罰平滑法195

第二節分析信號的求導方法198

一、直接差分法198

二、多項式小二乘擬合求導法199

三、基於小波分析的求導方法204

第三節分析信號的變換方法207

一、卷積運算的物理意義208

二、光譜分析的多重性效益與Hadamard變換209

三、傅立葉變換用於分析信號處理212

四、小波多分辨變換法及其用於分析信號處理220

第四節分析信號的背景扣除方法232

一、自適應疊代加權懲罰小二乘背景扣除方法232

二、分位數回歸背景扣除算法235

三、自動雙邊指數平滑算法（ATEB)243

第五節色譜分析信號的漂移校準方法254

一、基於小波模式匹配及微分進化方法的自動色譜譜峰校準方法256

二、多尺度色譜譜峰校準方法265

三、基於組分波譜信息的色譜譜峰校準方法276

四、質譜輔助色譜譜峰校準281

參考文獻289

第六章多元校正與多元分辨294

第一節概論294

一、 現代分析化學面臨的機遇與挑戰295

二、 化學計量學的多變數解析思路297

三、化學計量學中的軟模型和硬模型302

第二節分析化學中的校正理論304

一、 張量校正理論304

二、 黑、白、灰多組分體系及儀器分析策略306

第三節白色分析體系的多元校正方法308

一、 直接校正方法308

二、間接校正方法319

三、通用標準加入法326

四、廣義內標法328

五、非線性體系的校正方法334

六、病態體系和有偏估計方法349

七、多元校正的分析化學品質因數和可靠性分析353

第四節灰色分析體系的多元校正方法356

一、矢量校正方法356

二、矩陣（非疊代類二階張量）校正方法367

三、三維（疊代類二階張量）校正方法387

四、 四維校正（三階校正）405

第五節黑色分析體系的多元分辨方法412

一、基於主成分分析的體系組分數確定方法413

二、矩陣分辨方法426

三、張量分辨方法480

第六節廣義灰色分析體系的多元校正模型492

一、近紅外光譜與廣義灰色分析體系492

二、廣義灰色分析體系的模型校驗方法493

三、廣義灰色分析體系的常用多元校正方法504

第七節回歸建模中的穩健方法510

一、回歸診斷方法（regression diagnostic methods）511

二、穩健回歸方法517

參考文獻523

第七章化學模式識別531

第一節模式空間的幾種距離與相似性度量531

一、化學模式空間531

二、模式空間的距離與相似性度量532

第二節特徵抽取方法534

第三節模式識別的數據預處理方法535

第四節有監督的模式識別方法——判別分析法536

一、距離判別法536

二、Bayes判別法537

三、Fisher判別法539

四、逐步判別分析法542

五、線性學習機548

六、K近鄰法549

七、勢函式判別法550

八、人工神經網路判別法551

第五節監督的模式識別方法——聚類分析法553

一、系統聚類法553

二、一分為二法560

三、小生成樹法561

四、K均值聚類法562

五、基於全局尋優的聚類法563

六、模糊聚類法567

第六節基於投影的模式識別方法571

一、基於主成分分析的投影判別法571

二、基於主成分分析的SIMCA分類法576

三、基於偏小二乘的投影判別法584

第七節基於機器學習的分類回歸方法589

一、支持向量機590

二、分類回歸樹593

三、 助推建模596

四、隨機森林600

參考文獻601

第八章計算機數字模擬法604

第一節基於統計機理的Monte Carlo數字模擬法604

一、偽隨機數的產生方法 604

二、化學動力學系統的Monte Carlo模擬算法606

三、適用於所有均相化學反應體系的Monte Carlo計算機模擬方法608

四、誤差分析的Monte Carlo模擬算法610

第二節基於微分方程數字解法的計算機模擬方法612

第三節電化學過程的數字模擬616

參考文獻621

第九章化學構效關係的研究方法622

第一節化學構效關係研究起源——有機反應性相關分析方法簡介622

一、 線性自由能概念及其經典Hammett σ常數623

二、取代基電子效應常數（σ常數）的套用與拓展623

三、取代基的立體效應常數625

四、取代基電子效應常數與立體參數的協同效應632

第二節化學構效關係研究的基本假設及基本過程632

一、化學圖論基本概念633

二、幾種重要的化學圖矩陣634

第三節分子描述子636

一、分子描述子的定義636

二、分子描述子的分類636

第四節化合物結構的拓撲指數表征637

一、Wiener拓撲指數638

二、Randic分支指數和分子連線性指數639

三、分子識別數645

四、蘇爾茲分子拓撲指數648

五、回歸距離和（RDS）及回歸頂點點價（RVD）652

六、分子形狀及靈活性指數（Kappa）指數653

七、電子拓撲狀態——QSAR及資料庫分析中的結構模擬參數655

八、鄰接複雜度的信息量指數及其套用662

第五節化學構效關係（QSAR）研究的三維模型667

一、距離幾何的 3DQSAR方法669

二、分子形態分析方法671

三、比較分子場QSAR分析方法673

四、虛擬受體方法675

第六節QSAR/QSPR中的建模方法及其套用678

一、基於回歸分析的建模方法及其套用680

二、基於模式識別的建模方法及其套用694

參考文獻706

第十章人工智慧與化學專家系統方法711

第一節啟發式分類與搜尋方法711

一、 廣度優先搜尋713

二、深度優先搜尋713

三、啟發式搜尋方法 713

第二節知識表達技術714

一、邏輯表達方法 714

二、語義網路表達法714

三、產生式規則表達法715

第三節化學專家系統簡介716

一、DENDRAL質譜、核磁共振譜圖解析專家系統 717

二、 PLATO數據解析專家系統 719

三、高效液相色譜專家系統 720

四、ESESOC有機化合物結構解析專家系統721

參考文獻722

第十一章統計學和套用數學基礎知識723

第一節必要統計學基礎知識723

一、隨機事件的機率公式723

二、隨機變數及其分布725

三、隨機變數的數值特徵729

第二節必要套用數學基礎知識730

一、矢量及其運算730

二、矩陣及其運算732

三、獨立性、正交性和子空間737

四、矢量範數和矩陣範數739

五、張量740

參考文獻740

附錄741

Ⅰ化學計量學中常用名詞及符號說明741

一、化學計量學中常用名詞中英文對照表741

二、符號說明751

Ⅱ使用MATLAB語言進行化學計量學研究編程運算簡介752

一、MATLAB語言簡介752

二、MATLAB與化學計量學752

三、MATLAB系統簡介753

四、MATLAB的工作環境754

五、MATLAB的一般運算符號和矩陣運算功能756

六、MATLAB的繪圖功能773

七、ATLD算法的MATLAB程式777

八、SWATLD算法的MATLAB程式779

九、APTLD算法的MATLAB程式781

十、APQLD算法的MATLAB程式784

ⅢR語言及其在化學計量學中的套用789

一、R是什麼789

二、R的安裝789

三、載入包790

四、在R中如何獲取幫助792

五、R中的數據792

六、R語言的基礎運算操作794

七、R語言中的常用函式805

八、R語言的基礎畫圖808

九、R中的化學計量學814

ⅣPython語言及其在化學計量學中的套用822

一、Python 語言簡介822

二、Python語言中的基礎運算操作824

三、R與Python語言在數據分析方面的對比分析831

四、Python與MATLAB語言線性代數

計算方面的對比分析831

五、Python語言中的基礎繪圖操作836

六、常用化學計量學算法的Python語言原始碼844

主題詞索引854