化学计量学：统计学与计算机在分析化学中的应用

　　1 什么是化学计量学
　　1.1 基于计算机的实验室
　　1.2 统计与数据解释
　　1.3 基于计算机的信息系统与人工智能
　　参考读物
　　习题
　　2 基础统计学
　　2.1 描述统计学
　　2.2 统计检验
　　2.3 方差分析
　　参考读物
　　习题
　　3 信号处理与时间序列分析
　　3.1 信号处理
　　3.2 时间序列分析
　　参考读物
　　习题
　　4 优化与实验设计
　　4.1 目标函数与因子
　　4.2 实验设计与响应曲面法
　　4.3 序贯优化:单纯形法
　　参考读物
　　习题
　　5 模式识别与分类
　　5.1 数据预处理
　　5.2 无监督方法
　　5.3 有监督方法
　　参考读物
　　习题
　　6 建模
　　6.1 单变量线性回归
　　6.2 多元线性回归
　　6.3 非线性方法
　　参考读物
　　习题
　　7 分析化学数据库
　　7.1 分析化学信息的表示
　　7.2 数据库检索
　　7.3 光谱模拟
　　参考读物
　　习题
　　8 知识处理与软计算
　　8.1 人工智能与专家系统
　　8.2 神经网络
　　8.3 模糊理论
　　8.4 遗传算法
　　参考读物
　　习题
　　9 质量保证与实验室管理规范
　　9.1 验证与质量控制
　　9.2 可靠性认证与实验室管理规范（GLP）
　　参考读物
　　习题
　　附录
　　附录1 统计分布
　　附录2 数字滤波器
　　附录3 实验设计
　　附录4 矩阵代数
　　附录5 软件

　　    《化学计量学：统计学与计算机在分析化学中的应用》全面讲解了化学计量学的基本知识与应用，既包括统计学方法、平滑滤噪、回归校正等传统内容，又包括近期发展起来的遗传算法、人工神经网络、模糊理论等新方法。在各项内容的讲述中，作者强调了对基本概念和基础理论的描述并配有应用实例，而对于复杂的数学推导进行了省略或简化。此外，书中还配有大量的例题与习题，便于读者理解和掌握。
　　    《化学计量学：统计学与计算机在分析化学中的应用》适合作为化学、药学、生物化学或生态学专业的研究生教材，也可供相关从业人员参考。