搜索
高级检索
高级搜索
书       名 :
著       者 :
出  版  社 :
I  S  B  N:
文献来源:
出版时间 :
化学计量学基础
0.00    
图书来源: 浙江图书馆(由图书馆配书)
  • 配送范围:
    全国(除港澳台地区)
  • ISBN:
    9787562828716
  • 作      者:
    梁逸曾,易伦朝编著
  • 出 版 社 :
    华东理工大学出版社
  • 出版日期:
    2010
收藏
内容介绍
    《化学计量学基础》以化学计量学的基础知识为其主线,在讲述数学基础时就试图与其化学应用直接相连,始终注意到讲解这些知识可为化学家们提供了什么样的新思路,可以解决什么样的化学问题。《化学计量学基础》虽用英文编写,但文中出现的一些非常用英文单词皆给出中文提示,以节省学生查阅字典的时间;凡是在书中出现重要知识点的地方,本书尽量佐以问题进行提示,以引起学生的足够注意;另外,本书在必要时还尽量给出中文注释和评述,对所授知识进一步进行解释和阐述,以提高学生的认识和降低阅读的难度。
展开
精彩书摘
    More recently, a new discipline named chemoinformatics has newly developed. The markof appearance of this discipline is the publication of several books after 2000 [1-28-1-31].There are also several different definitions for this discipline. Here we just list three famousones as follows.
    The first one was given by F. K. Brown[1-32], that is, "The use of information technologyand management has become a critical part of the drug discovery process. Chemoirfformatics isthe mixing of information resources to transform data into information and information intoknowledge, for the intended purpose of making decisions faster in the arena of drug leadidentification and optimization. " G. Paris [1-33] also gave a definition, that "chemoinformaticsis a generic term that encompasses the design, creation, organization, management, retrieval,analysis, dissemination, visualization and use of chemical information. " The last one defined byGasteiger was a much more broad definition. It defines that "chemoirdormatics, the application ofinformafics methods to the solution of chemical problems. "[1-32] From this definition, one can seethat this definition wants to encompass everything working with computer for chemistry in it. In fact,from a point of historical view, one can see chemometrics and chemoinformatics have some differencesbetween them (see Fig. 1.4). In one word, chemometrics was mainly from the developing requirementfrom analytical chemistry, while chemoinformatics was mainly developed in order to meet the demandfrom physical chemistry and drug industry. Of course, there is much overlapping between the two sub-disdplines. It is also possible that the two chemical sub-disdplines could maybe merge togethersomeday in the future, since their targets are all to find some way to solve the chemical problems withthe help of mathematics, statistics and computer sdence.
展开
目录
Chapter 1 Introduction and Necessary Fundamental Knowledge of Mathematics
1.1 Chemometrics: Definition and Its Brief History / 3
1.2 The Relationship between Analytical Chemistry and Chemometrics / 4
1.3 The Relationship between Chemometrics, Chemoinformatics and Bioinformatics / 7
1.4 Necessary Knowledge of Mathematics / 9
1.4.1 Vector and Its Calculation / 10
1.4.2 Matrix and Its Calculation / 19

Chapter 2 Chemical Experiment Design
2.1 Introduction / 39
2.2 Factorial Design and Its Rational Analysis / 41
2.2.1 Computation of Effects Using Sign Tables / 44
2.2.2 Normal Plot of Effects and Residuals / 45
2.3 Fractional Factorial Design / 47
2.4 Orthogonal Design and Orthogonal Array / 52
2.4.1 Definition of Orthogonal Design Table / 53
2.4.2 Orthogonal Arrays and Their Inter-effect Tables / 54
2.4.3 Linear Graphs of Orthogonal Array and Its Applications / 55
2.5 Uniform Experimental Design and Uniform Design Table / 55
2.5.1 Uniform Design Table and Its Construction / 56
2.5.2 Uniformity Criterion and Accessory Tables for Uniform Design / 59
2.5.3 Uniform Design for Pseudo-level / 60
2.5.4 An Example for Optimization of Electropherotic Separation Using Uniform Design / 61
2.6 D-Optimal Experiment Design / 65
2.7 Optimization Based on Simplex and Experiment Design / 68
2.7.1 Constructing an Initial Simplex to Start the Experiment Design / 69
2.7.2 Simplex Searching and Optimization / 70

Chapter 3 Processing of Analytic Signals
3.1 Smoothing Methods of Analytical Signals / 77
3.1.1 Moving-Window Average Smoothing Method / 77
3.1.2 Savitsky-Golay Filter / 77
3.2 Derivative Methods of Analytical Signals / 83
3.2.1 Simple Difference Method / 83
3.2.2 Moving-Window Polynomial Least-Squares Fitting Method / 84
3.3 Background Correction Method of Analytical Signals / 89
3.3.1 Penalized Least Squares Algorithm / 89
3.3.2 Adaptive Iteratively Reweighted Procedure / 90
3.3.3 Some Examples for Correcting the Baseline from Different Instruments / 92
3.4 Transformation Methods of Analytical Signals / 94
3.4.1 Physical Meaning of the Convolution Algorithm / 94
3.4.2 Multichannel Advantage in Spectroscopy and Hadamard Transformation / 96
3.4.3 Fourier Transformation / 99
Appendix 1.A Matlab Program for Smoothing the Analytical Signals / 108
Appendix 2 :A Matlab Program for Demonstration of FT Applied to Smoothing / 112

Chapter 4 Multivariate Calibration and Multivariate Resolution
4.1 Multivariate Calibration Methods for White Analytical Systems / 116
4.1.1 Direct Calibration Methods / 116
4.1.2 Indirect Calibration Methods / 121
4.2 Multivariate Calibration Methods for Grey Analytical Systems / 126
4.2.1 Vectoral Calibration Methods / 127
4.2.2 Matrix Calibration Methods / 127
4.3 Multivariate Resolution Methods for Black Analytical Systems / 129
4.3.1 Self-modeling Curve Resolution Method / 131
4.3.2 Iterative Target Transformation Factor Analysis / 134
4.3.3 Evolving Factor Analysis and Related Methods / 137
4.3.4 Window Factor Analysis / 141
4.3.5 Heuristic Evolving Latent Projections / 145
4.3.6 Subwindow Factor Analysis / 152
4.4 Multivariate Calibration Methods for Generalized Grey Analytical Systems / 154
4.4.1 Principal Component Regression (PCR) / 156
4.4.2 Partial Least Squares (PLS) / 157
4.4.3 Leave-one-out Cross-validation / 159

Chapter 5 Pattern Recognition and Pattern Analysis for Chemical Analytical Data
5.1 Introduction / 169
5.1.1 Chemical Pattern Space / 169
5.1.2 Distance in Pattern Space and Measures of Similarity / 171
5.1.3 Feature Extraction Methods / 173
5.1.4 Pretreatment Methods for Pattern Recognition / 173
5.2 Supervised Pattern Recognition Methods: Discriminant Analysis Methods / 174
5.2.1 Discrimination Method Based on Euclidean Distance / 175
5.2.2 Discrimination Method Based on Mahaianobis Distance / 175
5.2.3 Linear Learning Machine / 176
5.2.4 k-Nearest Neighbors Discrimination Method / 177
5.3 Unsupervised Pattern Recognition Methods: Clustering Analysis Methods / 179
5.3.1 Minimum Spanning Tree Method / 179
5.3.2 k-means Clustering Method / 181
5.4 Visual Dimensional Reduction Based on Latent Projections / 183
5.4.1 Projection Discrimination Method Based on Principal Component Analysis / 183
5.4.2 SMICA Method Based on Principal Component Analysis / 186
5.4.3 Classification Method Based on Partial Least Squares / 193
展开
加入书架成功!
收藏图书成功!
我知道了(3)
发表书评
读者登录

请选择您读者所在的图书馆

选择图书馆
浙江图书馆
点击获取验证码
登录
没有读者证?在线办证