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现代光谱分析中的化学计量学方法

现代光谱分析中的化学计量学方法

  • 字数: 711000
  • 装帧: 精装
  • 出版社: 化学工业出版社
  • 出版日期: 2022-05-01
  • 商品条码: 9787122405067
  • 版次: 1
  • 开本: 16开
  • 页数: 448
  • 出版年份: 2022
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精选
编辑推荐
1.内容全面——系统总结了用于光谱分析的各类化学计量学方法,包括光谱预处理算法、变量选择算法、数据降维算法、线性和非线性多元定量校正算法、模式识别算法、模型传递算法和深度学习算法等。 2.写法新颖——书中不是简单地将算法进行罗列,而是将这些方法与科研开发和实际应用紧密结合起来,并对许多算法的改进和策略的延伸做了重点评述。 3.凝结经验——书中凝结了褚小立教授多年从事光谱分析技术和化学计量学方法研发的经验和体会,为本领域的科研和应用人员提供了很多值得借鉴的新观点和新思路。 4.可读性强——本书浑然一体,章节安排紧凑合理,内容新颖完整,语言贴近读者,图文并茂,观点清晰明确,对光谱分析领域科研与教学工作者是一本非常有价值的参考书,也对相关领域科技工作者了解化学计量学有很大帮助。
内容简介

近年来,随着人工智能、大数据和云计算等科技的飞速发展,用于光谱分析的新型化学计量学方法如雨后春笋般涌现出来,成为光谱分析技术中发展最为迅速的分支之一,是国内外本领域专家学者重点和热点的研究方向。本书主要论述用于光谱分析的化学计量学方法,包括光谱预处理算法、变量选择算法、数据降维算法、线性和非线性多元定量校正算法、模式识别算法、校正样本选择算法、界外样本识别算法、模型更新与维护算法、多光谱融合算法、模型传递算法和深度学习算法等。本书在保证全面性和系统性的基础上,对国内外的zui新研究进展进行归纳述评,尤其是将这些方法与科研开发和实际应用紧密结合起来,对许多算法的改进和策略的延伸做了重点评述,为本领域科研和应用工作者提供值得借鉴的新观点和新思路。 本书可作为从事光谱分析、化学计量学、分析仪器、现场快速或在线分析、过程控制等领域的研究和应用人员的参考书,也可作为相关专业的本科生和研究生的选修教材或教学参考书,以及企事业单位专业人员技术技能的培训教材。

作者简介

褚小立,石油化工科学研究院教授级高工,我国为数不多的现代过程分析技术学术带头人之一,长期从事成套近红外光谱分析技术和应用研究,主持和参与了近20项基础研究、新产品研发和应用技术推广等科研项目,取得了多项具有创新性的研究成果,在国内外期刊发表论文80余篇,其中两篇论文分别获“2008年国内zui具影响百篇文章称号”和“2012年领跑者5000—中国精品科技期刊顶jian论文”。申请发明专利30余项,有近20项获得授权。获省部级科技进步奖5项,其中获军队科技进步一等奖1项,中石化科技进步二等奖3项。2005年获侯祥麟石油加工科学技术奖,2009年获中国石化闵恩泽青年科技人才奖,2011年获闵恩泽院士科技原始创新奖,2013年获13届“中国青年科技奖”,2015年获“中国分析测试协会科学技术青年奖”。 褚小立学术造诣深厚,编著了多部与分子光谱、化学计量学和现代过程分析技术等有关的学术著作,取得了很好学术成果,其中独著的本书姊妹篇《化学计量学与分子光谱分析技术》是我国较为全面、系统介绍现代过程分析技术的专著,受到本领域专家和学者的一致好评。

目录
1 绪论 / 001
1.1 化学计量学概述 001
1.1.1 化学计量学起源、定义和发展历程 001
1.1.2 化学计量学研究的内容 003
1.1.3 化学计量学方法的必要性 005
1.1.4 应用化学计量学方法需注意的问题 009
1.2 光谱结合化学计量学的分析方法 010
1.2.1 校正模型的建立 010
1.2.2 常规分析 014
1.2.3 方法的特点 014
1.3 现代光谱分析技术的开端——Karl Norris 的贡献 016
参考文献 022

2 现代光谱分析技术 / 026
2.1 引言 026
2.2 近红外光谱 028
2.2.1 微型近红外分析技术 029
2.2.2 在线近红外分析技术 030
2.2.3 近红外光谱标准方法 032
2.3 中红外光谱 036
2.3.1 便携式中红外分析技术 036
2.3.2 在线中红外分析技术 037
2.4 拉曼光谱 037
2.4.1 傅里叶拉曼光谱 038
2.4.2 表面增强拉曼光谱 038
2.4.3 共聚焦拉曼光谱 039
2.4.4 空间偏移拉曼光谱 040
2.4.5 透射拉曼光谱 041
2.4.6 便携式拉曼分析技术 042
2.4.7 光纤拉曼分析技术 043
2.5 紫外-可见光谱 044
2.6 分子荧光光谱 046
2.6.1 三维荧光光谱 046
2.6.2 激光诱导荧光光谱 047
2.7 低场核磁共振谱 048
2.8 太赫兹光谱 049
2.9 激光诱导击穿光谱 051
2.10 光谱成像 052
参考文献 056

3 矩阵和数理统计基础 / 064
3.1 矩阵基础 064
3.2 朗伯-比尔定律的矩阵表示 066
3.3 方差和正态分布 066
3.4 显著性检验 069
3.5 相关系数 070
3.6 协方差与协方差矩阵 071
3.7 多变量的图表示法 073
3.7.1 样本的空间表示 073
3.7.2 箱须图 073
3.7.3 雷达图 075 参考文献 077

4 光谱预处理方法 / 079
4.1 均值中心化 079
4.2 标准化 080
4.3 归一化 080
4.4 平滑去噪 081
4.4.1 移动平均平滑 081
4.4.2 Savitzky-Golay卷积平滑 083
4.4.3 傅里叶变换和小波变换 084
4.5 连续统去除法 085
4.6 自适应迭代重加权惩罚最小二乘 085
4.7 导数 087
4.7.1 Norris方法 087
4.7.2 Savitzky-Golay卷积求导 087
4.7.3 小波变换求导 089
4.7.4 分数阶导数 091
4.8 SNV 和去趋势 092
4.9 乘性散射校正 094
4.10 向量角转换 095
4.11 傅里叶变换 096
4.12 小波变换 098
4.13 图像矩方法 103
4.14 外部参数正交化 104
4.15 广义最小二乘加权 105
4.16 载荷空间标准化 106
4.17 斜投影 106
4.18 正交信号校正 106
4.18.1 Wold算法 107
4.18.2 Fearn算法 107
4.18.3 DOSC算法 108
4.18.4 DO 算法 108
4.18.5 正交信号校正算法的应用研究 109
4.19 净分析信号 109
4.20 光程估计与校正 110
4.21 二维相关光谱方法 111
参考文献 112

5 波长变量选择方法 / 118
5.1 相关系数和方差分析方法 118
5.2 交互式自模型混合物分析方法 120
5.3 连续投影方法 121
5.4 变量投影重要性方法 122
5.5 无信息变量消除方法 122
5.6 竞争性自适应重加权采样方法 124
5.7 间隔 PLS 方法 124
5.8 移动窗口 PLS 方法 125
5.9 递归加权 PLS 方法 126
5.10 全局优化的方法 126
5.10.1 遗传算法 126
5.10.2 模拟退火算法 129
5.10.3 粒子群算法 129
5.10.4 蚁群算法 130
5.11 迭代保留信息变量方法 131
5.12 其他方法 133
5.13 波长选择算法的联合与融合 133
5.14 光谱预处理和波长选取方法的选择 134
参考文献 137

6 光谱降维方法 / 144
6.1 多重共线性问题 144
6.2 主成分分析 146
6.2.1 主成分分析基本原理 146
6.2.2 主成分数的确定 148
……

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