Handbook of Chemometrics and Qualimetrics, Volume 20B pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Elsevier Science

作者:Massart, Desire L. 编

出品人:

页数:876

译者:

出版时间:1998-12-18

价格:USD 240.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780444828538

丛书系列:

图书标签:

Chemometrics
Qualimetrics
Data Analysis
Statistics
Chemical Applications
Multivariate Analysis
Calibration
Process Analytical Technology
Spectroscopy
Data Modeling

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具体描述

Provides coverage of the various fields of chemometrics, starting with classical statistical met for hypothesis testing to advanced methods such as neural networks, genetic algorithms and latent variable based methods.

化学计量学与质量控制手册，第20B卷：先进技术与应用一本深入探讨现代化学计量学与质量控制领域前沿方法与实践的权威著作本书是《化学计量学与质量控制手册》系列中的重要组成部分，聚焦于当前分析科学与过程控制领域最尖端、最复杂的挑战。它汇集了全球顶尖专家学者的智慧与经验，旨在为化学、生物、制药、环境科学以及过程工程等领域的科研人员、工程师和高级学生提供一套全面、深入且具有高度实践指导意义的参考工具。本书并非对基础理论的重复介绍，而是将重点放在那些需要更高阶数学模型、更复杂数据处理技术以及创新实验设计才能有效解决的前沿课题上。第一部分：高维数据分析与模型解释性本部分着眼于处理日益增长的复杂数据集，特别是在高通量筛选、多组学研究（如代谢组学、蛋白质组学）和复杂过程监控中遇到的挑战。第一章：非线性与多尺度建模的突破本章深入探讨了超越传统线性回归模型的先进方法。重点介绍了核方法（Kernel Methods）在处理内在非线性关系中的应用，包括支持向量回归（SVR）和核主成分分析（kPCA）在光谱化学和反应动力学数据中的优化策略。此外，还详细阐述了多尺度建模（Multiscale Modeling），即如何有效地将不同时间尺度或空间尺度的数据整合到一个统一的预测框架中，这对于理解缓慢演变的过程（如材料老化或生物体内稳态的长期变化）至关重要。讨论了如何使用多尺度张量分解来解耦不同尺度的影响因子。第二章：可解释性的人工智能模型（XAI in Chemometrics）随着深度学习在化学数据处理中的渗透，模型的可解释性成为关键瓶颈。本章致力于弥合深度学习的预测能力与传统模型的可解释性之间的鸿沟。详细介绍了局部可解释模型无关解释（LIME）和沙普利值（SHAP values）在化学计量模型中的应用，用以揭示复杂神经网络决策背后的化学或物理意义。重点案例研究包括使用这些技术来识别药物设计中对目标活性贡献最大的分子特征，以及在近红外（NIR）光谱中定位特定官能团的贡献。第三章：不确定性量化与鲁棒性评估在关键决策制定中，仅有点估计是远远不够的。本章聚焦于不确定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）。探讨了贝叶斯方法在化学计量学中的回归分析中的应用，特别是如何利用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法获得参数和预测值的完整后验分布。此外，还介绍了基于引导聚集（Ensemble Methods）的鲁棒性评估，如随机森林（Random Forest）和梯度提升机（GBM）在模型验证中的应用，并提供了量化模型在面对传感器漂移或基线变化时的稳定性的实用指标。 --- 第二部分：过程分析技术（PAT）与实时质量控制本部分关注如何将先进的化学计量算法集成到动态、实时的工业环境中，实现从实验室到生产线的无缝转化。第四章：多变量时间序列分析与过程漂移检测在连续生产过程中，数据的时序依赖性是核心特征。本章深入剖析了动态主成分分析（DPCA）和时间序列偏最小二乘法（TS-PLS）的应用，这些方法能够有效捕获时间滞后和系统动态。重点讨论了基于模型的控制图（Model-Based Control Charts），例如使用卡尔曼滤波（Kalman Filtering）来实时估计隐性状态变量，并结合统计过程控制（SPC）的原理，构建先进的预警系统，以提前检测到工艺参数的微小、但具有破坏性的漂移（Drift）。第五章：光谱-空间融合与高分辨率成像随着共聚焦显微镜、拉曼成像和高光谱成像技术的发展，数据从二维（空间）扩展到了三维（空间-空间-波长）。本章探讨了张量分解技术（如Tucker分解和PARAFAC2）在解耦多维数据中不同因素贡献方面的潜力。特别关注三维/四维数据融合策略，例如如何将超光谱数据与二维图像数据进行联合分析，以实现对异质材料内部结构和成分的非破坏性、高分辨率表征，这对材料科学和生物组织分析具有革命性意义。第六章：先进的实验设计（DoE）与主动学习传统的正交设计难以应对高维参数空间和复杂交互作用。本章侧重于自适应和最优实验设计。详细介绍了D-最优设计和A-最优设计的计算方法，这些方法旨在以最少的实验次数获得信息量最大的参数估计。更进一步，本章介绍了主动学习（Active Learning）框架，它结合了实时数据反馈和模型的不确定性估计，自动推荐下一个最有价值的实验点进行测试，从而加速研发周期，特别适用于昂贵或耗时的化学反应优化。 --- 第三部分：特殊介质与新兴分析领域本部分涵盖了化学计量学在处理具有独特挑战性的数据类型（如复杂生物流体、地质样本和分子模拟输出）方面的最新进展。第七章：生物分析与个体化医疗中的校准挑战生物样本（如血液、尿液）的复杂基质效应和高变异性对模型稳定性提出了严峻挑战。本章专注于校准模型的转移（Calibration Transfer）技术，特别是如何使用系统间差异校正（Site-to-Site Correction）和偏最小二乘回归（PLS）的批次效应分离来确保在不同实验室或不同时间点建立的模型能够准确应用于新的、未知的生物样本集。讨论了如何使用内源性参照物和基于元数据的模型选择来提高模型在个体化诊断中的可靠性。第八章：分子模拟数据与高通量虚拟筛选随着计算能力的提升，量子化学计算和分子动力学模拟产生了海量数据。本章探讨了如何应用化学计量工具来分析和简化这些高维模拟输出。重点在于描述符选择与降维，使用偏最小二乘法结合遗传算法来识别对特定性质（如结合能、反应速率）影响最大的分子几何参数。此外，还介绍了如何利用化学计量模型作为代理模型（Surrogate Models），替代耗时的全物理模拟，从而实现对数百万虚拟化合物的快速筛选。第九章：质量控制中的异常检测与故障诊断本章聚焦于系统的“健康监测”。不同于传统的SPC，本章关注在多变量空间中识别复杂异常模式。详细阐述了子空间方法（Subspace Methods）在识别多重故障耦合事件中的优势，例如如何区分是单一传感器故障导致的异常，还是由两个或多个变量的协同变化引起的真实过程异常。提供了基于信息论（如 Kullback-Leibler 散度）的故障归因方法，以快速定位问题发生的具体环节。 --- 结语《化学计量学与质量控制手册，第20B卷》是一本为应对21世纪分析科学复杂性而精心编纂的指南。它要求读者具备扎实的数理基础和对基础化学计量学的深刻理解，继而将读者引导至应用最前沿、最具创新性的数据处理和模型构建策略。本书的内容高度侧重于技术创新、模型鲁棒性、以及实际工程问题的可解释性解决方案，是推动分析化学迈向更智能、更自主时代的必备参考书。