多组分分析方法综述
独立组分分析的十种算法综述及其在药物分析中的应用
独立组分分析的十种算法综述及其在药物分析中的应用宋清;陆峰【摘要】The principles and applications of ICA methods were reviewed. Firstly, a summary of the background and development prospects of the ICA were described, the definition, basic principles, and ten algorithms of ICA were briefly introduced,and then the practical application of the ICA in pharmaceutical analysis was discussed.%对独立组分分析的原理和应用进行了综述.首先,概要叙述独立组分分析的产生背景和发展前景,简要介绍和评述了独立组分分析的定义、基本原理以及其中的十种算法；然后对独立组分分析在药物分析方面的实际应用进行了讨论.【期刊名称】《药学实践杂志》【年(卷),期】2013(031)001【总页数】5页(P1-4,74)【关键词】独立组分分析;化学计量学;药物分析;盲源分离【作者】宋清;陆峰【作者单位】第二军医大学药学院药物分析教研室,上海200433;解放军211医院药剂科,黑龙江哈尔滨150080;第二军医大学药学院药物分析教研室,上海200433【正文语种】中文【中图分类】R917独立组分分析［1］(independent component analysis，ICA)是20世纪90年代提出的一种解决盲源信号分离问题的有效的信号处理方法，其模型最早是作为线性混合的盲信号分离问题(如鸡尾酒会问题)提出的。
它是在既不知道源信号的分布，又不知道源信号的混合模型的情况下，仅利用一组已知的源信号的混合信号来恢复或提取独立的源信号。
多相多组分THCM耦合过程机理研究及其应用
文献综述
内燃机燃烧过程中热声耦合机理的研究已经取得了许多成果。研究者们通过 实验和数值模拟方法，对内燃机燃烧、振动和噪声之间的相互关系进行了大量研 究。然而，关于热声耦合机理的细节仍存在争议，尤其是在非稳态燃烧条件下。 此外，大部分现有研究集中在单一因素分析上，缺乏对多因素、多过程的综合研 究。
目前，多相多组分THCM耦合过程机理的研究方法主要有实验研究和数值模拟。 实验研究可直接观察反应过程和现象，但实验周期长、成本高。数值模拟可对复 杂过程进行精细分析，但计算量大，对计算资源要求高。
4、多相多组分THCM耦合过程 机理研究的成功案例
近年来，多相多组分THCM耦合过程机理研究在化工、能源、材料等领域取得 了一些成功的应用案例。例如，在化学工程领域，通过对反应精馏过程的模拟分 析，优化了产物质量和产率；在材料科学领域，通过研究合金凝固过程中多物理 场的耦合作用，发现了新型高强度铝合金材料；在环境科学领域，通过对水处理 的耦合过程研究，提高了污水处理的效率。
未来，多相多组分THCM耦合过程机理研究将朝着以下几个方向发展：（1） 发展和完善更为精确、实用的数学模型；（2）加强实验研究和实验条件的优化； （3）借助人工智能等先进技术，实现对复杂过程的智能优化控制；（4）拓展其 在新能源、生物医药等新兴领域的应用研究。
多相多组分THCM耦合过程机理在相关领域的应用
实验结果与分析
通过实验研究，我们发现内燃机燃烧过程中热声耦合现象与燃烧室结构、压 缩比、点火提前角等因素密切相关。在燃烧过程中，高温高压气体的大幅波动会 导致燃烧室壁面的振动，进而引起噪声。实验数据还表明，内燃机的振动和噪声 具有明显的非稳态特征，尤其在低速高负荷工况下更为显著。
通过对实验数据进行分析，我们发现内燃机燃烧过程中的热声耦合机理主要 由以下三个步骤构成：
GaN基异质外延膜中Al组分含量测试方法综述
有绝对平整性和 品格 完整性 ， 但对于半导 体外延 膜材料很 难 确保 这两个条件 ， 因此往往会 引入误差 。而高分辨 多晶 ｘ射 线衍射 技术 中由于单 色器 和 分析 晶体 的存 在大 大提 高 了仪 器的分辨率 ， 而且分 析 晶体能 够 准确确 定仪 器 的零点 ， 而 从 可以直接获得待测衍 射面的衍射角 。
度大 、 导热性 能好 、 电子 漂移 饱 和速度 高 以及化 学稳 定性 高 等优 点。随合金组分 的改变 ， 带宽度 在 ３ ４～６ ２ｅ 禁 ． ． Ｖ之间 连续 可调 ， 对应 截止波长范 围为 ２ ０～３ ５ｎ 能在不受 可见 ０ ６ ｍ，
光辐 射 的 影 响 下 探 测 日盲 区 特 性 。通 过 控 制 Ａ 组 分 含 量 ｌ 可 以 实 现 对 紫 外 响 应 波 段 的 调 节 ， 而 提 高 紫 外 探 测 器 的 探 从 测精 度 和 灵 敏 度 ， 此 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 确 测 定 Ａ 组 分 含 量 至 关 重 要 。 目 因 ｌ 前 各 种测 试 技 术 针 对 ＡＧ Ｎ外 延 膜 材 料 中 Ａ 组 分 含 量 的 测 １ａ ｌ
摘要
介 绍 了 目前 可 用 于 Ａ Ｇ Ｎ 半 导 体 异 质 外 延 膜 中 Ａ 组 分 含 量 测 定 的 多种 测 试 技 术 ， 括 高 分 辨 ｘ 射 线 衍 １ａ ｌ 包
射 技 术 、 致 发 光 法 、 外 一可 见 光 透 射 光谱 法 、 子 探 针 法 、 瑟 福 背散 射 法 等 ， 对 各 种 测 试 技 术 的 原 理 和 优 缺 光 紫 电 卢 并
独立组分分析算法综述和其在药物分析中的具体应用价值
独立组分分析算法综述和其在药物分析中的具体应用价值【摘要】目的研究分析独立组分分析算法以及其在药物分析中的价值。
方法简要介绍独立组分分析算法的定义、原理和算法，探讨其在药物分析中的价值。
结果独立组分分析算法的十种计算形成各具特色，在生物药学的分析中颇具价值。
结论掌握独立组分分析算法并架起运用于生物药学的分析中能够为生物药学的检测、研究、发展提供有效的支撑。
【关键词】独立组分分析算法；综述；药物分析；基本原理；应用价值doi：10.3969/j.issn.1004-7484（s）.2013.08.603 文章编号：1004-7484（2013）-08-4606-01独立组分分析源于上世纪90年代，是一种能够解决盲源信号分离的有效处理防范，其分析目的是将混合信号分解成相互独立的成分，并强调分解出的分量相互统计独立。
近年来，独立组分分析算法在药物分析中得到广泛的应用，在各类数据的解析中发挥重要价值。
本文针对独立组分分析算法以及其在药物分析中的价值进行探究，现报告如下。
1 独立组分分析算法的定义和原理独立组分分析是利用统计原理作分析计算的方式，属于线性变换，变换中将数据、信号等分离成统计独立的信号源线性组合。
独立组分分析属于盲信号分离中的一种。
其分析的目的是在未知混合矩阵和源信号的条件下，利用源信号间做统计独立的假设，找寻线性变换矩阵对x作变换，进而得到n维输出向量，并使之能够尽量的逼近源信号[1]。
目标函数的选择关系独立组分分析算法的稳健性，然而算法的收敛速度和内存占用情况等则依赖于优化。
2 独立组分分析算法的十种算法2.1 fastlca算法该种方法又称为度定点算法，主要特点为收敛快、分离好，在信号处理中应用观法，适用于任何类型的数据，并使高维数据的分析成为可能。
该种算法与常规的神经网络计算方式不同，其采用批量的处理方式，在每一个步骤的迭代中都具有大量的数据能够参与到运算中来。
但从分布样式和处理方式的角度看该算法仍属于神经网络算法。
硝基苯分析方法综述
硝基苯分析方法综述郭波;吕尚;许思思【摘要】对硝基苯分析方法进行归纳和综述.硝基苯的分析方法有电化学法、分光光度法、气相色谱法、高效液相色谱法,以及联用方法如吹扫捕集与色谱、质谱联用,固相微萃取与色谱、质谱联用等.其中的联用方法高效、简单、快速;色谱法是普遍适用且最具有应用前景的有效方法;光度法设备价格低廉、操作简单,在实际工作中得到不断改进,方法的精密度和准确度大为提高,值得推广.【期刊名称】《化学分析计量》【年(卷),期】2019(028)001【总页数】5页(P123-127)【关键词】硝基苯;分析方法;综述【作者】郭波;吕尚;许思思【作者单位】山东省计量科学研究院,济南 250014;山东省计量科学研究院,济南250014;山东省计量科学研究院,济南 250014【正文语种】中文【中图分类】O652硝基苯是一种重要的化工原料，也是用途广泛的化工中间体，但硝基苯有剧毒，会对环境产生污染与破坏。
建立或选择有效的硝基苯分析方法对评价产品质量、保护环境安全意义重大。
目前为止，硝基苯的测定方法有电化学法、分光光度法、气相色谱法、高效液相色谱法、极谱法及一些联用方法，如吹扫捕集与色谱-质谱联用、固相微萃取与色谱-质谱联用等。
其中，电化学法和分光光度法灵敏度较低，难以推广；气相色谱法和液相色谱法最为常用。
1 电化学法电化学分析法是根据溶液的电化学性质及其变化，分析被测物的组成及含量与其电化学参数的关系而形成的一种方法。
自20世纪80年代开始，随着相关技术和仪器的快速发展，电化学分析法在许多领域中的应用有了很大程度的提高［1］。
有关电化学法检测硝基苯的文献较少［2］。
童雷等［3］采用方波伏安法测定不同水系中的硝基苯，方法快捷高效，线性范围在1.0～300 mg／L，检出限为0.35 mg／L，测定结果满足要求；TREDICI研究组［4］对硝基苯类化合物进行分析，最低检测限为2 μg／L；HRAPOVIC等［5］测定硝基苯类化合物的检测限达1 μg／L（ppb）；GUO 等［6］检测对硝基苯类物质的检测限达0.5 μg／L （ppb）；YANG 等［7］采用 Nafion／MWCNTs／HRP生物传感器测定痕量TNT，线性关系良好。
多糖含量测定的方法综述5篇
多糖含量测定的方法综述5篇第1篇示例：多糖是一类重要的生物大分子，广泛存在于自然界中的生物体内，具有重要的生物学功能。
多糖含量的测定是研究多糖在生物体内作用机制的重要手段。
本文将综述多糖含量测定的方法，旨在为研究人员提供参考。
一、概述多糖是由多个单糖单元通过糖苷键连接而成的高分子化合物。
多糖在生物体内参与多种生物学过程，如能量储存、细胞结构、免疫调节等。
测定多糖含量对于研究多糖的生物学功能、生物合成途径具有重要意义。
二、多糖含量测定方法1. 硫酸-蒽醌法硫酸-蒽醌法是一种常用于测定多糖含量的方法。
该方法通过硫酸水解多糖，生成差向性的蒽醌，并用蒽醌的颜色深浅来反映多糖的含量。
该方法简单快捷，适用于多种多糖的含量测定。
3. 酚-硫酸-钼酸法酚-硫酸-钼酸法是一种用于测定多糖含量的方法。
该方法结合了酚-硫酸法和硅钼酸显色反应，能够提高多糖的测定精确度和灵敏度。
该方法简单易行，适用于各种类型的多糖。
4. 紫外分光光度法紫外分光光度法是一种通过多糖在紫外光区域的吸收来测定多糖含量的方法。
该方法适用于对多糖进行定量和定性分析。
通过分析多糖在不同波长下的吸光度，可以得到多糖的含量和结构信息。
5. 碘液滴定法三、结语多糖含量的测定是研究多糖生物学功能的重要手段。
本文综述了常用的多糖含量测定方法，包括硫酸-蒽醌法、酚-硫酸法、酚-硫酸-钼酸法、紫外分光光度法和碘液滴定法。
研究人员可以根据不同类型的多糖选择合适的测定方法，以准确测定多糖含量。
希望本文能够为多糖研究领域提供帮助，促进多糖研究的进展。
第2篇示例：多糖是一类重要的生物大分子，包括淀粉、半纤维素、纤维素、果胶、均聚糖等多种成分。
多糖在食品工业、医药领域、环境保护等领域具有重要的应用价值，因此测定多糖含量的方法也备受关注。
本文将综述几种常用的多糖含量测定方法，包括酚-硫酸法、硫酸-酚法、差减酶法、红外光谱法等，希望能给相关研究者提供参考。
酚-硫酸法是一种经典的多糖含量测定方法。
多组分反应合成杂环化合物研究进展
化学研究与应用Chemical Research and Application Vol.33,No.1 Jan.,2021第33卷第1期2021年1月文章编号:1004-1656(2021)01-0024-14多组分反应合成杂环化合物研究进展李晓堂1,张占辉"(1•沧州医学高等专科学校药学系，河北沧州061000；2.河北师范大学化学与材料科学学院，河北省有机功能分子重点实验室，河北石家庄050024)摘要:利用多组分反应合成结构复杂多样的杂环化合物,在有机合成领域具有广阔的应用前景和研究价值。
本文综述T近年来多组分反应在五元杂环、六元杂环、多元杂环合成中的研究进展，同时对杂环化合物的绿色合成方法做出展望。
关键词:多组分反应；杂环化合物;研究进展中图分类号:0626文献标志码:ARecent progress in synthesis of heterocyclic compounds viamulticomponent reactionsLI Xiao-tang1,ZHANG Zhan-hui2*(1.Department of Parmacy,Cangzhou Medical College,Cangzhou061000,China；2.Hebei Key Laboratory of Organic Functional Molecules, College of Chemistry and Material Science,Hebei Normal University,Shijiazhuang050024,China)Abstract:The use of multicomponent reactions to synthesize heterocyclic compounds with complex and diverse structures has broad application prospects and research value in the field of organic synthesis.This review focused on the recent progress for the synthesis of five-membered,six-membered,and multiple heterocycles via multicomponent reactions.Some directions that could further promote the green synthesis of heterocyclic compounds in the future were proposed.Key words:multicomponent reactions；heterocyclic compounds；research progress杂环化合物是在分子中包含杂环结构的有机化合物,除碳原子外,构成环的原子还包含至少一个杂原子。
多糖含量测定的方法综述
多糖含量测定的方法综述
多糖是指由多个单糖单元通过糖苷键连接而成的生物大分子聚合物。
多糖广泛存在于
生物体内，包括植物和动物的细胞壁、粘液、胶原蛋白等组织中，对于维持细胞结构和功
能起着重要作用。
准确测定多糖含量对于研究生物过程和评估食物营养价值具有重要意义。
本文将综述常用的多糖含量测定方法。
1. 光度法
光度法是最常用于测定多糖含量的方法之一。
该方法基于多糖与酚类试剂（如苯酚硫
酸试剂）反应生成有色产物，通过测定产物的吸光度来间接测定多糖的含量。
这种方法简单、快速，适用于大多数多糖的测定，但不适用于含有酚类物质的样品。
2. 琼脂糖凝胶电泳
琼脂糖凝胶电泳是一种常用的多糖分析技术。
该方法将待测样品通过电泳在琼脂糖凝
胶上分离，根据多糖的电泳迁移率来判断其分子大小和含量。
这种方法可以同时测定多个
多糖组分，适用于多糖的组分分析和纯度检测。
3. 高效液相色谱法
高效液相色谱法是一种高分辨率、高灵敏度的多糖分析技术。
该方法通过在色谱柱上
分离多糖组分，再通过检测器测定其浓度。
该方法灵敏度高，分离效果好，适用于多组分
多糖的测定。
多糖含量的测定方法多种多样，可以根据研究目的和样品性质选择适合的方法进行测定。
无论是光度法、电泳法还是色谱法，都对多糖的含量测定提供了有力的工具，为多糖
的研究和应用提供了重要的支持。
多糖成分分析综述
多糖成分分析摘要：对多糖的提取、分离纯化、含量分析以及组分结构分析的研究进展进行了综述，并对其应用前景进行了展望。
多糖的组分分析是多糖质量控制和提供多糖基本信息的重要环节。
关键词：多糖；提取；分离纯化；表征鉴定多糖(polysaccharides,PS)又称多聚糖，由10个以上的单糖分子通过苷键聚合而成，其分子量较大，一般由几百甚至几万个单糖分子组成，是除了蛋白质和核酸以外的一类重要的生物大分子。
虽然糖类的研究并不比蛋白质和核酸晚，但其研究层次与水平还远远落后于蛋白质和核酸。
多糖在自然界高等植物、动物、藻类及细菌类内均有存在，分布极广。
有些多糖无生物活性，如淀粉、树胶和粘液质等，通常被当做杂质除去。
而具有药效作用的多糖大多是活性多糖。
1969年，日本学者千原率先证实了香菇热水提出物的抗肿瘤活性，羽田、佐木进一步研究证实有效成分是香菇多糖。
自此，全世界掀起了从真菌中提取抗肿瘤活性成分的热潮[1]。
尤其近年来，随着生物学、化学等相关学科的飞速发展，多糖化合物也得到了日益深入的研究。
国际科学界视多糖的研究为生命科学的前沿领域，甚至提出21世纪是多糖的世纪。
鉴于多糖研究所具有的学术价值和广阔的应用前景，使得多糖研究成为人们关注的研究热点之一；又目前研究比较多的是植物多糖和微生物多糖，因此本文将就植物多糖和微生物多糖的成分分析研究进行概括、总结，并就存在的问题加以展望。
1 多糖的提取多糖的提取通常要根据多糖的存在形式及提取部位不同决定其提取方法。
一般从植物中提取多糖，先用石油醚、乙醚、丙酮等有机溶剂进行预处理，除去脂溶性杂质[1]。
然后根据不同的溶解度选择一种溶剂进行萃取，常用的为水、稀盐、稀酸、稀碱等溶剂。
传统的提取方法有水提醇沉法、稀碱浸提法、稀酸浸提法和酶法等，随着对多糖研究的不断深入，又出现超滤法、微波辅助浸提法以及超声波法等等。
1.1 溶剂提取法溶剂提取法是提取多糖的常用方法，利用多糖不溶于乙醇的性质在提取液中加入乙醇使多糖沉淀出来。
多组分催化剂的精准构建_概述及解释说明
多组分催化剂的精准构建概述及解释说明1. 引言1.1 概述多组分催化剂的精准构建是当前催化领域中的重要研究方向之一。
传统的单一组分催化剂在某些反应中可能无法提供足够的活性、选择性或稳定性，因此研发多组分催化剂成为提高催化效率和选择性的关键措施。
多组分催化剂由两个或更多不同组分的组合而成，每个组分都具有特定的功能和相互作用，以协同促进所需的反应过程。
本文旨在对多组分催化剂精准构建这一研究领域进行概述，并探讨其背后的原理与技术。
1.2 文章结构文章将按照如下结构进行阐述：引言部分首先概述了多组分催化剂的研究背景和意义，然后描述了文章各章节内容及目标。
接下来，本文将进入正文部分，逐步展开对多组分催化剂精准构建方法、技术以及应用案例等方面进行详细介绍和解释。
最后，文章将总结所得结果并展望未来该领域的发展方向。
1.3 目的本文的主要目的是对多组分催化剂的精准构建进行综述和解析。
通过对多组分催化剂定义、特点以及构建方法与技术的介绍，读者将能够全面了解该领域的最新进展和应用案例。
同时，从理论和实践角度讨论多组分催化剂在催化反应中的效果评估与优化方法，为未来相关研究提供参考。
总结与展望部分将概括文章内容并指出该领域研究存在的问题与挑战，为后续研究提供新思路和方向。
2. 多组分催化剂的精准构建2.1 多组分催化剂的定义和特点：多组分催化剂是指由两个或更多组分组成的催化体系，其中每个组分都具有特定的功能和贡献。
这些功能可以合作或协同作用，实现在单一组分无法达到的高效率、高选择性和良好稳定性等优势。
多组分催化剂常常由支撑材料（如载体）和活性相（如金属纳米颗粒）等核心组件构成。
在多组分催化剂中，不同组分之间可能存在协同效应：一种组分可以通过促进另一种组分的活性位点形成、改变反应介质环境、提供反应中间体等方式来增强整个催化系统的整体性能。
此外，多组分催化剂还能够通过调控反应通道、阻碍不希望的并发反应以及抑制毒物吸附等方式实现对所需产物选择性和稳定性的优化。
传统中药质量控制生物活性标志物的筛选方法综述
传统中药质量控制生物活性标志物的筛选方法综述张慧仙（陵川县职业中学，山西陵川048399）摘要：传统中药（TCMs）具有特有的理论基础和悠久历史的临床实践，使其在全世界获得了越来越多的关注。
但是中药质量的不可控性成为限制其现代化和全球化发展的瓶颈。
随着科学技术的发展和人们对中药质量控制研究的深入，一些新兴的分析方法被发现和运用。
该文综述了中药中通过生物色谱法筛选生物活性标志物的策略来研究其质量控制的方法，这些方法具有高灵敏、定量准确等特点，对中药精准的质量控制具有重要意义。
关键词：中药；质量控制；生物活性标志物；筛选方法中图分类号R282文献标识码A文章编号1007-7731（2014）13-19-021前言在中国，中药用来预防和治疗人类疾病已有数千年的历史。
由于中药悠久历史的临床应用和可靠的治疗功效，其吸引了全球的关注，许多大的制药公司都将中药作为一个好的储存库来发现具有天然生物活性的化合物。
然而，中药具有复杂的化学成分，倘若在研究时只强调少数的化学成分，那么其整体性将被忽略［1］。
在中药现代化和全球化的过程中，中药的关键问题是其质量的稳定性和可控性。
一般地，中药的识别是通过其形态、TLC鉴别或者含量测定的几个标志物。
然而，这些方法不能提供药物的所有性质，不能用来区分具有相似形态或者相似化学组成的中药，如无法用齐墩果酸来识别女贞子、牛膝或威灵仙的根。
由于中药具有多靶点和协同作用的特性，所以有必要在天然药物中找到一种用来反映大多数成分变化的综合方法，尤其是与药理作用和临床疗效有关的变化。
因此，近几年来，中药分析已经开始着重于分析中药的整体性和综合性。
许多综合方法如指纹图谱—包括色谱法和光谱法、多组分分析法，已经用于中药质量控制；一些基于研究药物的吸收、分布、代谢和消除性能的生物色谱法也已经用于中药分析和生物活性标志物的筛选；同时还引入一些其他系统生物学方法（包括基因组学和蛋白质组学）来更清晰、科学地研究中药。
【国家自然科学基金】_多组分定量分析_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140731
科研热词 定量分析 阈值滤波 逆最小二乘法 衰减全反射 经典最小二乘法 电子吸收光谱 正交信号校正 核主成分分析 校正模型 支持向量回归机 小波变换 多组分定量分析 多环芳香烃 光谱分析 傅立叶变换红外光谱 偏最小二乘 ftlr光谱 ftir
推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
科研热词 近红外光谱 定量分析 红外光谱 特征提取 气体混合物 气体定最分析 核偏最小二乘回归 核偏最小二乘 支持向量回归机 小麦叶片 小波神经网络 多因变量最小二乘支持向量机 多变量校正模型 声光可调滤波器 可溶性总糖 分辨率 全氮 主成分分析 ls-svm ftir
推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13拟 定量分析 三维数字岩心 x射线层析扫描 进展 纸芯片 混合物 气体监测 应用 太赫兹时域光谱 图解 化学计量学 制作 光谱测量 偏最小二乘回归 ftir
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
科研热词 定量分析 黄金分割 非分散红外 近红外光谱 红外光谱 神经网络 直接正交信号校正 环境污染监测 特征变量提取 混合气体 测量 气体分析 导数算法 定量建模 多组分气体定量分析 复杂溢油源 基线漂移 偏最小二乘回归 偏最小二乘 tikhonov正则化 l曲线
分离技术综述
现代分离技术综述分离技术是研究生产过程中混合物的分离、产物的提取或纯化的一门新型学科，随着社会的发展，对分离技术的要求越来越高，不但希望采用更高效的节能、优产的方法，而且希望所采用的过程与环境友好。
正是这种需求，推动了人们对新型分离技术不懈的探索。
近十余年来，新型分离技术发展迅速，其应用范围已涉及化工、环保、生化、医药、食品、电子、航天等领域，不少技术已趋成熟。
本文对分子蒸馏技术、膜分离技术、超临界萃取技术、新型生物膜技术进行综述。
1、分子蒸馏技术1.1分子蒸馏过程技术的基本原理分子蒸馏(molecular distillation)是指在高真空的条件下，液体分子受热从液面逸出，利用不同分子平均自由程差导致其表面蒸发速率不同，而达到分离的方法[1]。
分子分离过程如图1所示，经过预热处理的待分离料液从进料口沿加热板自上而下流入，受热的液体分子从加热板逸出。
由于冷凝和蒸发表面的间距一般小于或等于蒸发分子的平均自由程，逸出分子可以不经过分子碰撞而直接到达冷凝面冷凝，最后进入轻组分接收罐。
重组分分子由于平均自由程小，不能到达冷凝板，从而顺加热板流入重组分接收罐中，这样就实现了轻重组分的分离[2]。
图1分子蒸馏过程1.2分子蒸馏过程理论的研究国内外许多学者在过去几十年里，尝试建立了两种不同方法来研究分子蒸馏过程。
一种是蒸发系数法，即把各种阻力对分子蒸馏速率的影响归纳于参数蒸发系数E，但是由于在某种条件下得到的E值并不能用于另一种条件下的分子蒸馏速率的预测，所以采用该方法研究分子蒸馏并无太多的现实意义。
另一种方法是数学模型化法，即对分子蒸馏过程各个阶段产生的阻力进行研究，分别建立数学模型并求解，计算出分子蒸馏的速率。
Rees G J[3~4]针对离心式分子分馏器从传质传热机理出发，建立了一维数学分析模型，提出了蒸发面温度、液膜厚度与蒸发速率相关联的有限元方程，从微观方面分析了分子蒸馏过程。
M等[5]用高质量流量下膜理论描述了静止式分子蒸馏器液体内部传递过程对液相温度和组成分布的影响，理论和实验结果取得了一致。
大豆异黄酮检测方法研究进展
养殖与饲料2023年第6期随着人类对食品安全的日益重视，生产优质的动物源食品，是畜牧业健康发展的主要方向。
开发新型绿色饲料添加剂，一直是研究热点。
其中中草药及天然植物的代谢产物，因其天然和安全备受青睐。
大豆异黄酮（soy isoflavones ，SI ）是豆科植物的次生代谢产物，为黄酮类物质，结构类似于雌激素，具有双向雌激素作用，即类雌激素作用和抗雌激素作用。
大豆异黄酮可增强免疫力、提高动物繁殖性能，促进动物生长，用其对动物进行试验的研究一直方兴未艾。
畜牧生产研究表明，大豆异黄酮作为饲料添加剂具有剂量小、见效较快等特点，具有广阔应用前景。
但是由于其抗雌激素作用，临床上使用应注意饲料组成、添加时机、添加剂量和持续时间，避免不良反应的发生发展。
因而，有必要建立高效快捷的检测方法。
笔者通过查阅文献资料，发现针对动物血浆、肉、蛋及饲料中SI 的检测方法近乎空白。
为了合理使用SI ，避免不良效果，本文对当前的SI检测方法做一综述，以飨读者。
1理化分析方法理化分析方法一般可以进行定量定性分析，如毛细管电泳法、色谱法及其联用技术等。
而色谱法为常用的检测方法，包括气相色谱法(GC)、高效液相色谱法(HPLC)、色谱联用技术等。
目前，可知大豆异黄酮含有3种游离型异黄酮苷元和9种结合型异黄酮糖苷。
发挥生理作用的为游离型异黄酮苷元，包括大豆黄酮、染料木素和黄豆黄素，结合型异黄酮经肝脏代谢后，在小肠中，水解为游离型，可被再吸收。
因而，SI 的检测方法多为多组分分析。
1.1毛细管电泳法毛细管电泳法具有极高的分离效能，其原理是待测物在电场力的作用下运动，从而达到分离检测的目的。
Luan 等[1]2017年采用细管区带电泳法同时测定咖啡中大豆苷、染料木素和芒柄花素。
样品用丁酰甲酚酸水解后，用乙醚进行提取和纯化。
三种化合物均能在10min 内完成检测，线性范围为0.5~50μg/mL 。
大豆苷元、芒柄花素和染料木素的检测限分别为0.0642、0.1340和0.0825μg/mL 。
化学分析技术和手段研究综述
化学分析技术和手段研究综述化学分析技术是化学中至关重要的一门学科，其涵盖了许多分析方法、分析仪器和分析手段。
化学分析技术在科学研究、工业生产和医疗诊断等方面都有广泛的应用。
本文将就化学分析技术和手段的研究进展做一综述。
1. 化学分析方法1.1 光谱学分析光谱学分析主要是利用分子、离子或原子在特定波长下吸收、散射或发射辐射的特性来确定其组成、结构、浓度和物理状态等信息的一种分析方法。
光谱学分析主要有紫外-可见吸收光谱、红外光谱、拉曼光谱、磁共振等。
其中，紫外-可见吸收光谱是目前应用最为广泛的一种光谱学分析方法，它主要用于分子浓度的定量分析。
1.2 色谱法色谱法是一种分离和分析混合物的方法，基于样品物质在移动相和静止相之间体系中的分配系数差异进行分离，从而得到纯化的组分。
色谱法包括气相色谱法、液相色谱法、离子色谱法、毛细管电泳等。
其中，气相色谱法是应用最广泛的一种色谱分析方法，可以用于分离和定量小分子有机化合物。
1.3 电化学分析电化学分析是通过测量样品在一定电势下产生的电流或电势变化来分析其组成、结构、浓度等信息的一种分析方法。
电化学分析主要包括电位滴定法、极谱法、电化学阻抗谱、发光电化学等。
其中，电化学阻抗谱是一种比较新的电化学分析方法，主要用于材料表面和界面等特殊环境下的电化学研究和分析。
2. 分析仪器2.1 质谱仪质谱仪是一种通过将化合物分子进行离子化并在电场中进行加速和分离，从而确定化合物的分子质量、结构和化学组成等信息的一种仪器。
质谱仪主要有基于时间飞行原理的飞行时间质谱仪、基于质量分析器的质量分析仪、基于离子阱的离子阱质谱仪等。
质谱仪是现代分析技术中最为强大的分析手段之一，被广泛应用于分析化学、环境化学、生物化学等领域。
2.2 核磁共振仪核磁共振仪是一种利用特定核素在外磁场作用下产生的磁共振信号来确定分子结构、核自旋状态、分子动力学信息的一种仪器。
核磁共振仪主要有高分辨液态核磁共振仪、高分辨固态核磁共振仪等。
VOF方法理论与应用综述
VOF方法理论与应用综述一、本文概述随着计算流体力学（CFD）的快速发展，体积分数（Volume of Fluid，简称VOF）方法作为一种重要的界面追踪技术，在模拟多相流、流体界面动态演化等复杂流动现象中发挥着越来越重要的作用。
本文旨在全面综述VOF方法的理论基础、数值实现以及在各个领域的应用实践，为相关领域的研究人员和实践者提供一份系统的参考资料。
本文将详细介绍VOF方法的基本原理和数学模型，包括其起源、发展历程以及核心控制方程。
本文将对VOF方法的数值求解技术进行深入探讨，包括界面重构、体积分数更新、界面捕捉等关键步骤的实现方法和技术难点。
本文还将综述VOF方法在不同领域的应用案例，如液滴碰撞、液面波动、溃坝流动等，以展示其在实际问题中的应用效果和潜力。
通过对VOF方法理论与应用的综述，本文旨在为相关领域的研究人员提供一份系统的理论指导和实践参考，促进VOF方法在多相流模拟和流体界面追踪领域的应用和发展。
本文也期望能够激发更多研究者对VOF方法的兴趣，推动其在更多领域的应用探索和创新研究。
二、VOF方法理论基础VOF（Volume of Fluid）方法是一种用于模拟多相流动中自由表面和界面追踪的数值技术。
它基于流体体积守恒的原理，通过追踪流体体积分数（Volume Fraction）的变化来描述流体界面的运动。
VOF 方法将计算区域划分为一系列的网格单元，并在每个网格单元内计算流体体积分数，从而确定流体界面的位置。
VOF方法的理论基础主要涉及到流体动力学的基本原理和数值计算方法。
流体动力学的基本原理包括质量守恒、动量守恒和能量守恒。
在VOF方法中，质量守恒是通过追踪流体体积分数来实现的。
在每个时间步长内，通过计算网格单元内流体体积分数的变化，可以确保流体的质量守恒。
VOF方法采用数值计算方法对流体动力学方程进行离散和求解。
常用的数值计算方法包括有限差分法、有限元法和有限体积法等。
在VOF方法中，有限体积法因其计算效率高和物理意义明确而被广泛应用。
一测多评法在中药多组分质量控制中的应用现状与思考
通过建立完善的中药多组分质量控制体系，我们将能够更好地保障中药的临床 疗效和安全性，为促进中医药事业的可持续发展做出贡献。
参考内容
摘要
一测多评法是一种先进的中药质量评价方法，具有高效、准确、灵敏等特点。 本次演示综述了一测多评法在中药质量评价中的应用研究进展，总结了其研究 现状、方法、成果和不足，并提出了未来的研究方向。
思考与展望
一测多评法在中药多组分质量控制中的应用无疑为中药质量控制开辟了一条新 的道路。然而，该方法在实际应用中仍存在一些问题，如检测方法的灵敏度和 特异性不足、数据处理复杂等。未来对于一测多评法的应用和发展，可以从以 下几个方面进行优化和改进：
1、方法的优化和改进：进一步探索和开发新的检测技术，提高一测多评法的 灵敏度和特异性。例如，可以结合现代色谱、光谱和质谱技术，实现对中药中 更多化学成分的同时检测和分析。
一测多评法的优势和不足
一测多评法在中药质量控制中具有以下优势：
1、全面评估：一测多评法采用多指标评价体系，可以全面评估中药的质量， 反映中药质量的真实情况。
2、高效率：一测多评法可以同时测定多个指标，提高了中药质量控制的效率。
3、预测性：通过建立数学模型，一测多评法可以对未知样品进行预测和评估， 有助于提前发现质量问题。
中药多组分质量控制现状
中药多组分质量控制是中药质量控制的核心，主要的是对中药中多种化学成分 的全面控制。然而，现有的质量控制方法大多只针对单一成分或指标进行检测， 无法全面反映中药的整体质量。此外，中药质量控制还面临着一些其他的挑战， 如检测方法的灵敏度和特异性不足、样品处理繁琐、数据处理不规范等。
一测多评法的研究现状
一测多评法是一种基于化学计量学和多指标评价技术的中药质量评价方法。该 方法通过同时测定多个指标成分，对中药的质量进行综合评价。目前，一测多 评法在中药质量评价中得到了广泛应用，并涌现出许多具有代表性的方法。例 如，高效液相色谱-四元泵-二极管阵列检测器联用技术、高效液相色谱-质谱 联用技术、近红外光谱技术等。这些方法具有较高的精密度和准确性，能够实 现对中药质量的全面评价。
SF6分解组分的气体传感器检测方法综述
绝缘材料 2024,57(3)蒋庆明等： SF 6分解组分的气体传感器检测方法综述SF 6分解组分的气体传感器检测方法综述蒋庆明1a ， 张艳妹1a ， 王明祥1b ， 李洨雨1b ， 徐敏2， 贾鹏飞1a（1.广西大学 a.电气工程学院；b.广西电力装备智能控制与运维重点实验室，广西 南宁 530004；2.西华大学 食品与生物工程学院，四川 成都 610039）摘要：填充六氟化硫（SF 6）的电气设备内部存在绝缘缺陷时可能发生过热或放电，迫使SF 6分解产生一些特定的气体副产物。
通过检测这些副产物的种类和浓度，可以判断电气设备中是否存在绝缘缺陷以及缺陷的类型和严重程度。
气体传感器作为气体检测的重要工具，在绝缘缺陷的气体检测法中受到了越来越多的关注。
本文重点回顾了使用气体传感器检测SF 6分解产物的方法，介绍了SF 6解离过程和特征气体的生成路径，详细阐述了用于SF 6分解特征气体检测的传感器气敏原理和优缺点；重点讨论了利用特征气体信息诊断绝缘缺陷的算法，并展望了通过传感器检测气体分解组分方法诊断绝缘缺陷的发展方向。
关键词：六氟化硫；气体组分分析法；绝缘缺陷；气体传感器；金属氧化物半导体中图分类号：TM213 DOI :10.16790/ki.1009-9239.im.2024.03.001Review of gas sensor detection methods for SF 6 decomposition componentsJIANG Qingming 1a , ZHANG Yanmei 1a , WANG Mingxiang 1b , LI Xiaoyu 1b , XU Min 2, JIA Pengfei 1a(1. a. School of Electrical Engineering; b. Guangxi Key Laboratory of Intelligent Control andMaintenance of Power equipment, Guangxi University, Nanning 530004, China; 2. College of Food Science and Bioengineering, Xihua University, Chengdu 610039, China)Abstract: Electrical equipment filled with sulfur hexafluoride (SF 6) may experience overheating or discharge when there are internal insulation defects, which will cause SF 6 to decompose and produce some gaseous by-products. By testing the type and concentration of these by-products, we can determine whether there were insulation defects in electrical equipment and the type and severity of these defects. As an important tool of gas detection, gas sensor had been paid more and more attention in the gas detection method of insulation defects. In this paper, the method of detecting SF 6 decomposition products by using gas sensor was reviewed, the dissociation process of SF 6 and the generation path of characteristic gas were introduced, and the gas-sensitive principle, advantages, and disadvantages of the sensor used for detecting SF 6 decomposition characteristic gas were described in detail. The algorithm for diagnosing insulation defect using characteristic gas information was mainly discussed, and the development direction of using sensors to detect gas decomposition components for insulation defect diagnosis was prospected.Key words: SF 6; gas component analysis method; insulation defect; gas sensor; metal oxide semiconductor0 引 言六氟化硫（SF 6）因其良好的绝缘性能，常被用于气体绝缘组合电器（gas insulated switchgears ，GIS ）中[1]。
多组分同位素分离级联设计方法研究
多组分同位素分离级联设计方法研究摘要：对于长期永久生产的同位素，级联利用率是直接影响同位素成本的关键，而不考虑产业链的技术创新。
因此，合理的级联分离和结构设计可以改善级联的使用，降低同位素成本。
在多组分同位素分离中，目前没有理想的级联概念，也没有通用的设计方法。
因此，为此以准理想级联设计结合规模级联的圆整化思路，开展多组分同位素分离级联设计方法研究。
基于此，对多组分同位素分离级联设计方法进行研究，以供参考。
关键词：多组分同位素；级联设计；方法引言对稳定同位素日益增长的需求被广泛用于医学、工业和农业生产以及基础物理研究等领域。
提高同位素分离能力是研究的优先事项之一，高性能级联是提高同位素分离能力的关键之一。
为了最大限度地提高级联的分离能力，需要优化其设计。
在多组分同位素分离级联优化的理论研究中，优化方向侧重于级联本身的结构和运行参数，如级联长度(级联层总数)n、f电源位置、θ分流比等。
1级联模型稳定同位素分离基本上是多元分离，而铀同位素分离则不然。
由于目标同位素在铀同位素分离时是一种同位素，产品丰度基本上是固定的，因此可以为目标同位素设计最有效的级联，通常是接近理想的级联，以便一次性分离同位素产品。
但是，稳定同位素有几个目标，例如氙，它由9个同位素组成，每个同位素的范围不同。
同时，鉴于目标同位素丰度要求相对较高(通常超过99%)，有必要进行多次分离。
矩形级联具有足够的灵活性以适应同位素分离的要求。
因此，大多数国际稳定的同位素生产级联都是矩形级联。
矩形梯级的形状简单易行，适用于各种分离材料的工作方式。
此外，变更矩形梯级的外部数量很方便，可以满足不同的分隔要求。
特别是，它在分离中间组件方面具有明显的优势。
因此，大多数稳定同位素分离研究都是以矩形级联的形式进行的。
增加矩形级联模型图。
2单机供料流量对级联结构参数的影响随着流的增加，级联结构参数(包括级联总数、进料位置、贫困段长度和末端段长度)逐渐增加。
流量分析表明，随着独立流的增加，较低段级别之间的流量变化不大，但最佳梯级的相对总流量会随着其最大流量位置(即灌嘴位置)以及较细段级别之间流量的增加而增加。
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重金属多组分分析的研究现状近年来，随着科技的进步，单组分重金属的检测技术已经非常成熟，但是在实际污染体系中重金属离子种类繁多，且它们之间往往存在相互干扰，传统的化学分析方法和化学分析仪器难以一次性精确的检测出各个重金属离子的浓度，需要对共存组分进行同时测定。
对共存组分进行同时测定，传统的化学分析方法是首先通过加入各种掩蔽剂进行组分的预分离，然后采用单组分重金属检测技术进行分析检测。
这种方法的分离过程往往冗长繁琐，实验条件苛刻，费时费力，而且检测精度低，无法应用于污染现场的检测。
随着计算机科学技术、光谱学和化学信息学的发展，复杂体系的多组分分析已成为当今光谱技术的研究热点，应用范围涉及环境监测、石油化工、高分子化工、食品工业和制药工业等领域，而且需求日益显著。
由于多重金属离子共存时会产生重金属离子间的相互作用，因此在用化学分析仪器检测时会产生相干数据干扰，对实验结果产生影响，为了使测试结果更加准确，需要在实验的基础上建立数学模型，用于数据处理，消除各重金属离子共存时产生的相干数据干扰。
近年来，引入化学计量学手段，用“数学分离”部分代替复杂的“化学分离”，从而达到重金属离子的快速、简便分析测定[1]。
化学计量学是一门通过统计学或数学方法将对化学体系的测量值与体系的状态之间建立联系的学科，它应用数学、统计学和其他方法和手段（包括计算机）选择最优试验设计和测量方法，并通过对测量数据的处理和解析，最大限度地获取有关物质系统的成分、结构及其他相关信息。
目前，已有许多化学计量学方法从不同程度和不同方面解决了分析化学中多组分同时测定的问题，如偏最小二乘法（PLS）、主成分回归法（PCR）、Kalman滤波法、多元线性回归（MLR）等，这些方法减少了分离的麻烦，并使试验更加科学合理。
(1) 光谱预处理技术这些方法用来降噪、消除无关信息。
①主成分分析法在处理多元样本数据时，假设总体为X=（x1,x1,x3…xn），其中每个xi （i=1,2,3,…n）为要考察的数量指标，在实践中常常遇到的情况是这n个指标之间存在着相关关系。
如果能从这n个指标中构造出k个互不相关的所谓综合指标（k<n），而且这几个综合指标充分地反映了原来的n个指标的信息，则我们称这些综合指标为主成分。
这一处理过程则称为主成分分析。
我们要区分主成分分析和下文中所述的主成分回归的区别，这里所说的主成分分析是数理统计中常用的一种技巧，用于光谱的前期预处理。
主成分回归则在主成分分析的基础上进行拟合。
此方法尤其多的应用于BP神经网络中[2]。
②傅里叶变换(FT)傅里叶变换(FT)是一种十分重要的信号处理技术，它能够实现频域函数与时域函数之问的转换，其实质是把原光谱分解成许多不同频率的正弦波的叠加和。
根据需要可通过FT对原始光谱数据进行平滑、插值、滤波、拟合及提高分辨率等运算，或用FT频率谱即权系数(傅里叶系数)直接参与模型的建立。
在NIR光谱分析中，傅立叶变换可用来对光谱进行平滑去噪、数据压缩以及信息的提取[3]。
③小波变换（WT）近年来，小波变换在信号和图像处理中的应用逐渐广泛和成熟起来。
与FT 相比，WT具有时频局部化特性，能够将化学信号根据频率的不同，分解成多种尺度成分，并对大小不同的尺度成分采取相应粗细的取样步长，从而能够聚焦于信号中的任何部分。
高频信息留在较低的尺度上，低频信息留在较高的尺度上。
这样，若设定一定的阈值，除去小于阈值的高频信息则达到去噪的作用[4]。
④净分析信号算法净分析信号也是有浓度阵参与的一种预处理算法，最早由Lorber提出。
它的基本思想与OSC基本相同，都是通过正交投影除去光谱阵中与待测组分无关的信息[5]。
⑤模糊聚类法模糊聚类法是一种基于模糊逻辑理论的用来探寻数据潜在结构的无监督聚类方法。
聚类分析可以定量地确定研究对象之间的亲疏关系，达到对其合理分类的目的。
模糊聚类法已成功应用于多个领域，比如图像分析、人脸识别及转录组学等。
申明金将模糊聚类分析与RBF神经网络法相结合，对模拟原油中吸收光谱严重重叠的重金属多组分体系进行解析，较好地解决了光度分析计算中校准模型的优化问题，提高了分析结果的准确度。
(2)波长选择方法①相关系数法相关系数法是将校正集光谱阵中的每个波长对应的吸光度向量X。
与浓度阵中的待测组分浓度向量Y进行相关性计算，得到波长一相关系数图。
对应相关系数越大的波长其信息应越多，因此，可结合已知的化学知识给定一阈值，选取相关系数大于该阈值的波长参与模型建立。
②逐步回归分析法[6]逐步回归法的基本思想是，逐个选入对输出结果有显著影响的变量，每选人一个新变量后，对选人的各变量逐个进行显著性检验，并剔除不显著变量。
如此反复选入、检验、剔除，：直至无法剔除且无法选人为止。
（3）非线性校正模型技术①人工神经网络人工神经网络是模拟人脑细胞的工作原理建立模型进行分类和预测的一种化学计量学方法，具有并行分布处理、自组织、自适应、自学习等优良性质，且具有非线性映射功能，能处理高度非线性问题，将一定量的神经元以网络的形式连接成一定的拓扑结构，可以有效地解决化学多组分体系同时测定的难题。
人工神经网络法在分析化学中的应用日益受到分析工作者的重视，是多元校正和分辨的较好方法之一，尤其是人工神经网络与分光光度法结合，由于无须分离，所用的仪器简单，操作方便，因而广泛应用于多组分的同时测定。
对于此种方法，尤其要注意5中所述的后续处理方法。
管棣，谢青兰等人采用神经网络和分光光度法，建立了不经分离而能同时测定Cd与Co，Cr与Fe含量的方法，并用此方法测定了合成样品，得到Cd，Co，Cr和Fe的回收率分别为10l%，98%，102%和98%，平均相对误差分别为1.61%，-0.23%，0.00%和-0.08%[7]。
②卡尔曼滤波法卡尔曼滤波法是一种递归滤波方法，Poulisse将卡尔曼滤波法用多组分析以后，其就在混合体系光谱分析中得到广泛应用[错误！未定义书签。
]。
其基本思想：根据测量获得的新数据对前面利用旧的测量数据所得的估计值不断地进行修正，进而预测新的估计值，直到最佳的估计值为止。
该方法的特点：在已知吸光度误差方差的前提下，具有较好的分析效果，具有边测量边分析的优点。
近年来，利用卡尔曼滤波理论与分光光度法结合，实现吸收光谱相互重叠的各组分含量同时测定的报道很多。
秦侠，沈兰荪等发现，在ICP-AES中，卡尔曼滤波法是一种有效的光谱干扰校正方法，并将小波变换引入卡尔曼滤波法，使得卡尔曼滤波法的分析准确度得到了提升[8]。
③偏最小二乘法偏最小二乘法(PartialLeastSquares，简称PLS)提供了一种多因变量对多自变量的回归建模方法。
可以有效地解决变量之间的多重相关性问题，能够对数据信息进行分解和筛选，同时能够剔除多重相关信息和无解释意义信息的干扰，用偏最小二乘法进行建模，其分析结论具有较强的可靠性和整体性。
在多组分的同时测定中表现出显著的优越性。
偏最小二乘法提供了一种多因变量对多自变量的回归建模方法。
可以有效地解决变量之间的多重相关性问题，能够对数据信息进行分解和筛选，同时能够剔除多重相关信息和无解释意义信息的干扰，用偏最小二乘法进行建模，其分析结论具有较强的可靠性和整体性，在多组分的同时测定中表现出显著的优越性，但偏最小二乘法属于代数法，计算工作量大，当数据量较大时，处理起来就比较困难了。
白玲，倪永年研究了采用偏最小二乘分光光度法同时测定合成试样及饲料中痕量铁、锰、铜、锌、钴和镍的方法，结果表明,偏最小二乘法是化学计量学中一种可适用于基体较复杂的实际试样中痕量组分分光光度同时测定的多元计算方法[9]。
④主成分回归法主成分回归是建立在主成分分析基础上的多参数拟合和多组分分析方法。
其首先采用主成分分析方法选取重要的因子，然后采用常规的回归方法建立数学模型，从而实现对原来数据的降维处理[12]。
用主成分回归处理问题，不但可以解决原始变量间可能存在的共线问题，而且还可以收到由于分析空间的维数减少使计算效率提高和计算误差减小的效果。
所以，主成分回归常用于多参数拟合和多组分分析。
白英奎，申铉国，冯毅等用红外光谱仪测量了VC 银翘片的近红外谱图然后将主成分分析法( PCAD 和线性神经网络结合分析VC 银翘片中的对乙酰氨基酚和维生素C 的含量。
为了比较算法的性能作者又分别采用了偏最小二乘法、主成分分析结合BP 神经网络进行数据处理。
实验及数据处理结果表明在3 种多组分分析方法中主成分分析结合线性神经网络的方法具有最高的预测精度[10]。
⑤支持向量机支持向量机(Support Vector Machines，SVM)是Vapnik等人根据统计学习理论提出的一种通用的学习方法，能较好地解决小样本、非线性、高维数等实际问题，是统计学习理论中最年轻、最实用的部分。
其基于结构风险最小化，克服了传统学习的过学习和陷入局部最小等问题，具有良好的泛化能力，同时能够很好的解决有限数量样本的高维模型的构造问题，而且所构造的模型具有很好的预测性能。
已经广泛地应用于计算科学的各个领域，如数字信号处理、图像处理、数据挖掘、人脸图像识别以及生物信息学、物理学、化学化工、药物质量控制、光谱信号处理等[11]。
近年来SVW广泛应用于光谱定量分析中，白鹏等人利用核函数将重叠的多维光谱数据进行高维空间变换后求得SVM回归模型,解决了定量分析中组分气体吸收谱线重叠的问题。
在定量测量天然气的组分浓度分析实验中,组分浓度的最大误差为1.74%，支持向量机在多组分光谱重叠的分析上显示出了较强的优越性[12] 。
(4)模拟后的误差分析①回归分析和相关性分析对训练结果进行回归分析，分析器相关性。
对神经网络来说，相关系数大于0.8时就可以认为训练效果比较好，该神经网络的结构是比较合适的。
而当相关系数小于0.8时，就应该考虑神经网络的结构是否合适比如是否应该增加隐层的神经元的个数等。
②置信区间分析[13]用神经网络进行模拟所得到的结果可信程度如何这就是模型的置信度问题。
在训练过程结束后一般有一个检验样本的检验过程，可以充分利用检验样本所包含的信息对模拟结果的置信度进行预测。
参考文献[1] 杜一平, 潘铁英, 张玉兰. 化学计量学应用[M]. 北京:化学工业出版社, 2008:7-8.[2] 陈小前,罗世彬,王振国等. BP神经网络应用中的前后处理过程研究[J]. 系统工程理论与实践, 2002, 1:65-70.[3] 禇小立, 袁洪福, 陆婉珍. 近红外分析中光谱预处理及波长选择方法进展与应用[J]. 化学进展, 2004, 16(4): 528-542.[4] 秦侠，沈兰荪.基于小波变换的卡尔曼滤波法在ICP-AES中的应用[J].光谱学与光谱分析，2002,22（6）：1009-1012.[5] 禇小立, 袁洪福, 陆婉珍. 近红外分析中光谱预处理及波长选择方法进展与应用[J]. 化学进展, 2004, 16(4): 528-542.[6] 禇小立, 袁洪福, 陆婉珍. 近红外分析中光谱预处理及波长选择方法进展与应用[J]. 化学进展, 2004, 16(4): 528-542.[7] 管棣,谢青兰, 王纪明等. 用神经网络和分光光度法测定废水中的多元素[J]. 西南交通大学学报, 2007, 42(1): 129-132.[8]秦侠, 沈兰荪, 基于小波变换的卡尔曼滤波法在ICP-AES中的应用[J]. 光谱学与光谱分析, 2002, 22(6): 1009-1012.[9]白玲, 倪永年, 偏最小二乘分光光度法同时测定痕量铁、锰、铜、锌、钴和镍[J]. 分析实验室, 2002, 21(1): 39-42.[10]白英奎, 申铉国, 冯毅等. 一种新的线性神经网络多组分分析法及其在VC 银翘片NIR 定量分析中的应用[J]. 光谱学与光谱分析, 2005, 25(6):898-901.[11]Hongdong Li a ,Yizeng Liang, Qingsong Xu. Support vector machines and its applications in chemistry[J]. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems,2009, 95: 188–198.[12] 白鹏, 刘君华. SVM在混合气体光谱分析中的应用[J]. 仪器仪表学报, 2006, 27(10): 1242-1249.[13]陈小前, 罗世彬, 王振国.BP神经网络应用中的前后处理过程研究[J]. 系统工程理论与实践, 2002, 1: 65-70.。