化学计量学课件（新）.ppt

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1、简明化学计量学ConciseChemometricsCourse南京晓庄学院化学系2010.91、什么是化学计量学科学的发展与技术的进步使得化学量测工作仪器化、自动化和计算机化。现代分析仪器能迅速、准确地为人们提供大量可靠的量测数据。化学工作者面临着如何选择合适的实验方法和最优量测过程，对原始量测数据进行再加工，从而最大限度地提取有用的化学及其相关信息。随着计算机科学、应用数学和统计学方法在化学中应用的日益广泛和深入，一门崭新的化学分支学科诞生了。第一章绪论化学计量学是数学和统计学、化学及计算机科学三者相互交叉而形成的一门边缘学科，是化学中很具有魅力和应用前景十分广

2、泛的新兴分支学科。按照国际化学计量学学会（ICS）的定义：化学计量学是化学的一门分支学科。它应用数学和统计学方法，设计或选择最优量测程序和实验方法，并通过解析化学量测数据而获取最大限度的信息。2、化学计量学发展简史1971年，瑞典化学家WoldS.在为一项基金项目定名时，从“化学数据分析”、“化学中的计算机”和化学计量学三者中选定后者而正式宣布了化学计量学这们学科的诞生。三年后，他与美国华盛顿大学的KowalskiB.R.教授在美国西雅图成立了国际化学计量学学会。80年代，化学计量学课程开始进入化学教学大纲，化学计量学期刊问世。90年代后，化学计量学得到广泛推广与应

3、用。3、化学计量学算法和程序化学计量学的精髓主要体现在处理数据的诸多算法。根据算法写出具体的计算机程序。理论上说任何高级计算机语言都可以编写计量学程序。如B语言、C语言Fortran语言、Matlab等。第一章绪论第二章实验数据统计处理第三章回归分析第四章多元校正（上）第四章多元校正（下）复习：矩阵运算第五章实验设计与优化第六章模式识别（上）第六章模式识别（下）1最近领域判别法2线性学习机第七章人工神经网络（上）第七章人工神经网络（下）第八章主成分分析目录本课程的主要内容有：数理统计基础知识、回归分析、多元校正理论、模式识别、最优化方法、人工神经网络、主成分分析等内

4、容。内容提要多元校正理论用于多组分中各组分同时定量分析模式识别Patternrecognition药典品种山药和药典品种（参蓣、山薯、褐苞薯蓣和日本薯蓣）的识别中药蛇床子分类人工神经网络Artificialneuralnetwork人工神经网络是根据神经系统对外界系统的认识过程，模拟生物神经元的某些基本功能，按一定拓扑结构组织起来的信息处理系统。举例1、阿胶来源的识别驴皮胶、黄牛皮胶、猪皮胶、马骡皮胶、骨胶2、预测庆大霉素的稳态血清峰谷浓度3、芳基的烯酰哌嗪的抗活性研究预测稠环芳烃的致癌性。4、临床单一使用地高辛出现心率失常的患者，识别其是属于药源性的还是非

5、药源性的。对于临床联合使用地高辛和乙胺碘呋酮出现房室传导阻滞的患者，判断是属于联合所致还是非联合所致。专家系统Expertsystem是人工智能在专业领域中表现形式，它是利用计算机模拟某学科领域的专家们处理专业问题的思维、推理和联想，作出专家水平的判断和决策。1.质谱分子结构解析专家系统2.高效液相色谱分析专家系统3.青霉素发酵过程专家模糊控制系统数据库Database1.高效液相色谱数据库2.毒物分析查询系统最优化方法Optimizationmethod1.实验设计的最优化2.计算过程的最优化第二章实验数据的统计处理一、分析测试中的误差1、系统

6、误差：在一定的实验条件下，有某个或某些恒定的因素按照确定的一个方向起作用所引起的多次测量平均值对真实值的偏差。特点：A.重复出现B.单向性C.系统误差的数值基本恒定不变2、偶然误差：由随机因素引起的误差。特点：A.不确定性B.可抵偿性3、粗差：过失误差。二、样本的特征数均数反映准确度标准差反映精密度相对标准偏差三、t统计检验1、统计量t其中μ为总体均数2、平均值的置信界限95%置信限其中为平均值的标准差99%置信限例1：测定样品中某成分的含量，测二次得:1.12、1.15；再测三次得：1.11、1.16、1.12，求置信限二次：五次：次数愈多，置信限越小，平均

7、值越可靠例2：一新方法测定含硫量为0.123%的标准样品，4次测定结果为：0.112、0.118、0.115、0.119，有系统误差否？解：对于f=3,置信度为95%时，样本均数与“总体均数”存在显著性差异，该方法存在系统误差。解：其中称差别标准误其中称合并标准差或者自由度：计算：此二者测定中有显著性差异练习：1、某药厂从以往的生产数据知，在生产正常的情况下，产品中主成分的平均含量为45mg，某日随机抽查了五批产品，主成分含量分别为48mg，44mg，42mg，47mg，43mg，问在显著性水平α＝0.05下产品中主成分的平均含量有无显著变化？2、有