化学多维校正和高维模式识别及在复杂体系中的应用研究

发布时间：2024-04-01 06:04

　　随着新型高阶分析仪器的涌现和仪器数据自动化采集的实现,成千上万个数据点组成的基于张量基础之上的二阶、三阶和四阶甚至更高阶的化学数据的获取成为易事的同时也面临“数据海啸”的难题。化学计量学通过处理、解析复杂的量测数据,可以最大限度地提取感兴趣的信息,从而为分析化学家应对这一难题提供一个强有力的手段。化学多维校正和模式识别是化学计量学理论体系中两个非常重要的研究领域。本论文通过对这两个领域的热点和难点的调研和分析,选取了其中几个重要的问题进行方法探索和应用研究,主要涉及以下几个方面:第一部分三维荧光结合二阶校正用于复杂体系的精准定量分析第2章,提出了一个新型有效的激发发射矩阵荧光(EEM)与基于交替归一加权残差(ANWE)算法的二阶校正方法结合的策略来同时检测人体尿液和血浆中的阿米洛利(AMI)和氨苯蝶啶(TRI)的含量。AMI和TRI的光谱严重重叠,同时人体液中有强烈的背景荧光干扰,应用传统的荧光分析方法无法对其进行直接测定。使用AMI和TRI的EEM数据和二阶校正方法独特的“二阶优势”结合,可以准确地提取人体液中AMI和TRI的光谱信息和相对浓度信息。研究结果表明,本章所提方法具有简单...

【文章页数】：166 页

【部分图文】：

图1.1数据结构和校正策略的演变

化学多维校正和高维模式识别及在复杂体系中的应用研究高阶和高维的响应数据。如图1.1所示，基于上述数据结构的校正策略可以分为零阶校正（一维校正）、一阶校正（二维校正）、二阶校正（三维校正）及三阶校正（四维校正）等，其中二阶以及更高阶的校正方法称为多维校正（MultiwayCa....

图1.2基于轮廓矩阵的三线性成分模型图形示意

博士学位论文式1.1表示三线性成分模型（TrilinearComponentModel），它是三线性分解算法的基础。三线性成分模型的历史追溯到20世纪60年代初，L.R.Tucker系统地提出了三维数据阵的主成分分析即Tucker3模型[17]；到20....

图1.3基于残差双线性策略的流程图（以U-PLS/RBL方法为例）

了一系列的ATLD衍生方法。其中，具有代表性的方法是陈增萍等[33]提出的自加权交替三线性分解（Self-WeightedAlternatingTrilinearDecomposition,SWATLD），该算法通过引入权重的思想设计了独特的目标函数，....

图1.4三线性成分模型、四线性成分模型和五线性成分模型循环对称性的自然发展

博士学位论文校正额外的优势。早在上世纪九十年代，B.R.Kowalski小组就二阶校正的优行了探究，并发现了在分析化学领域中具有里程碑意义的“二阶优势（SeconrderAdvantage）”即待分析物可以在未校正的干扰共存的情况下实现直接、快准确的定量分析[107]。三阶....

本文编号：3945080