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化學計量學方法及MATLAB實現(xiàn)

化學計量學方法及MATLAB實現(xiàn)

定 價:¥30.00

作 者: 史永剛,粟斌,田高友 等 著
出版社: 中國石化出版社
叢編項:
標 簽: 數(shù)理化學科 化學、晶體學

ISBN: 9787511402431 出版時間: 2010-04-01 包裝: 平裝
開本: 32開 頁數(shù): 362 字數(shù):  

內容簡介

  化學計量學是一個新的化學分支學科,它應用數(shù)學、統(tǒng)計學、計算機科學和化學等學科的理論和方法,研究化學量測理論和方法,設計和選擇最優(yōu)的化學量測方法,并通過對化學數(shù)據(jù)的解析,最大限度地獲取關于物質系統(tǒng)的化學信息?!痘瘜W計量學方法及MATLAB實現(xiàn)》從化學量測的基本問題出發(fā),闡述化學計量學基本理論和方法,介紹常用的化學計量學方法及MATLAB實現(xiàn),內容涉及化學量測數(shù)據(jù)的統(tǒng)計描述、分析采樣理論、化學實驗的設計與優(yōu)化、分析信號的檢測與處理、化學信號的分辨、化學校正技術、化學模式識別等。《化學計量學方法及MATLAB實現(xiàn)》可作為化學及相關學科的研究生和高年級大學生的教學用書和參考書,也可作為化學及化工等相關領域的科技工作者和教師的參考書。

作者簡介

暫缺《化學計量學方法及MATLAB實現(xiàn)》作者簡介

圖書目錄

第1章 概述
1.1 化學計量學的定義
1.2 化學計量學的研究范疇
1.3 化學計量學的發(fā)展歷史
1.4 化學計量學的發(fā)展
1.5 化學計量學發(fā)展的動力
第2章 實驗數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析
2.1 數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)類型
2.2 實驗數(shù)據(jù)的統(tǒng)計描述
2.2.1 隨機分布
2.2.2 置信區(qū)間
2.2.3 誤差的傳遞
2.3 統(tǒng)計推斷
2.3.1 標準正態(tài)分布
2.3.2 X2分布
2.3.3 F分布
2.3.4 t分布
2.3.5 假設檢驗
2.4 異常數(shù)據(jù)的剔除
2.4.1 粗大誤差規(guī)則
2.4.2 Dixon檢驗
2.4.3 Grubbs檢驗規(guī)則
2.4.4 肖維勒準則
2.5 方差分析
2.5.1 單因素方差分析
2.5.2 雙因素方差分析
第3章 采樣理論及方法
3.1 正確采樣的統(tǒng)計學標準
3.2 總體的類型
3.3 隨機采樣
3.4 分層采樣
3.5 固體散狀物料采樣
3.6 抽樣檢驗
3.6.1 計量抽樣檢驗
3.6.2 計數(shù)抽樣檢驗法
3.7 采樣操作方法
3.8 動態(tài)過程中的采樣
第4章 化學實驗設計與優(yōu)化
4.1 化學實驗設計基礎
4.1.1 試驗指標
4.1.2 因素和水平
4.1.3 同時試驗和序貫試驗
4.1.4 試驗最優(yōu)化和解析最優(yōu)化
4.1.5 有效實驗存在的條件
4.1.6 實驗設計的基本原理
4.1.7 實驗設計的步驟
4.2 析因實驗設計
4.2.1 析因設計表
4.2.2 析因設計的步驟
4.2.3 中心復合設計和Box-Behnken設計
4.3 正交實驗設計
4.3.1 正交表及其特點
4.3.2 實驗設計
4.4 均勻實驗設計
4.4.1 均勻設計表
4.4.2 實驗設計
4.5 隨機區(qū)組
4.6 響應曲面法
4.6.1 形狀已知的響應界面法
4.6.2 形狀未知的響應界面法
4.6.3 單純形法
4.7 D-最優(yōu)實驗設計
第5章 化學量測信號的檢測與處理
5.1 分析信號檢測
5.2 檢測限
5.2.1 定義
5.2.2 檢測限的點估計
5.2.3 檢測限的t檢驗法估計
5.2.4 檢測限的精度
5.3 分析信號處理
5.3.1 數(shù)字平滑與濾波
5.3.2 曲線擬合
5.3.3 譜峰面積的估計
5.4 分析信號的變換
5.4.1 傅立葉變換(FT)
5.4.2 Hadamard變換(HT)
5.4.3 FTr和HT的應用
第6章 化學模式識別
6.1 數(shù)據(jù)預處理
6.1.1 丟失數(shù)據(jù)的彌補
6.1.2 中心化變換
6.1.3 歸一化處理
6.1.4 正規(guī)化處理
6.1.5 標準化處理
6.2 方差一協(xié)方差矩陣、相關矩陣和距離
6.2.1 方差一協(xié)方差矩陣
6.2.2 相關矩陣
6.2.3 距離
6.3 特征選取
6.3.1 化學模式識別中常用的特征
6.3.2 特征選擇的方法
6.4 主成分分析
6.5 監(jiān)督模式識別
6.5.1 聚類分析
6.5.2 顯示技術
6.6 有監(jiān)督模式識別
6.6.1 Fisher線性分類法
6.6.2 Bayes方法
6.6.3 K最鄰近法
6.6.4 SIMCA法
第7章 化學校正理論
7.1 單變量校正
7.1.1 一元線性回歸
7.1.2 相關系數(shù)和顯著性檢驗
7.1.3 權重回歸
7.1.4 曲線回歸
7.2 多元線性回歸分析
7.2.1 基本原理
7.2.2 K一矩陣法和P矩陣法
7.3 逐步線性回歸方法
7.4 主成分回歸分析
7.5 偏最小二乘法
……
第8章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡
附錄

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