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當(dāng)前位置: 首頁出版圖書科學(xué)技術(shù)工業(yè)技術(shù)建筑科學(xué)建筑設(shè)計(jì)HPLC-DAD數(shù)據(jù)分離模型及其求解算法研究

HPLC-DAD數(shù)據(jù)分離模型及其求解算法研究

HPLC-DAD數(shù)據(jù)分離模型及其求解算法研究

定 價(jià):¥49.50

作 者: 崔立志 著
出版社: 中國礦業(yè)大學(xué)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

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ISBN: 9787564647650 出版時(shí)間: 2020-07-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 126 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  為了提高HPLC-DAD數(shù)據(jù)分離的精度和效率,增強(qiáng)數(shù)據(jù)分離算法靈活性和適應(yīng)性,《HPLC-DAD數(shù)據(jù)分離模型及其求解算法研究》提出了一種新的矩陣分解算法。該方法基于色譜峰的形態(tài)特征,構(gòu)建參考曲線逼近色譜峰曲線;然后通過初始化得到參數(shù)群;接下來建立參數(shù)評(píng)價(jià)模型對(duì)各參考曲線進(jìn)行評(píng)估;接著,基于進(jìn)化計(jì)算和群智能的概念,設(shè)計(jì)參數(shù)尋優(yōu)算法,獲得優(yōu)化參數(shù)集合;最后,設(shè)計(jì)光譜估計(jì)器,計(jì)算各個(gè)成分的光譜曲線。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《HPLC-DAD數(shù)據(jù)分離模型及其求解算法研究》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 色譜分析方法原理及關(guān)鍵問題分析
1.3 研究現(xiàn)狀分析及本書的研究思路
1.4 本書的主要研究內(nèi)容和章節(jié)安排
第2章 基于參考曲線的HPLC-DAD數(shù)據(jù)分離方法研究與設(shè)計(jì)
2.1 基于參考曲線的HPLC-DAD數(shù)據(jù)分離方法框架設(shè)計(jì)
2.2 方法框架分析
2.3 本章小結(jié)
第3章 曲線生成模型研究與設(shè)計(jì)
3.1 參考曲線約束的獨(dú)立成分分析模型設(shè)計(jì)
3.2 參考曲線測(cè)量模型設(shè)計(jì)
3.3 本章小結(jié)
第4章 用于求解參數(shù)評(píng)價(jià)模型的多區(qū)域遺傳算法研究與設(shè)計(jì)
4.1 遺傳算法分析
4.2 多區(qū)域遺傳算法研究與設(shè)計(jì)
4.3 仿真實(shí)驗(yàn)研究與分析
4.4 HPLC-DAD數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)研究與分析
4.5 本章小結(jié)
第5章 用于求解參數(shù)評(píng)價(jià)模型的多目標(biāo)解粒子群優(yōu)化算法研究與設(shè)計(jì)
5.1 粒子群算法分析
5.2 多目標(biāo)解粒子群算法設(shè)計(jì)
5.3 深度搜索多目標(biāo)解粒子群算法設(shè)計(jì)
5.4 多子群粒子群算法設(shè)計(jì)
5.5 本章小結(jié)
第6章 用于求解參數(shù)評(píng)價(jià)模型的并行非線性最小二乘算法研究與設(shè)計(jì)
6.1 非線性最小二乘算法分析
6.2 并行非線性最小二乘算法設(shè)計(jì)
6.3 仿真實(shí)驗(yàn)研究與分析
6.4 HPLC-DAD數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)研究與分析
6.5 本章小結(jié)
第7章 研究總結(jié)和展望
7.1 研究總結(jié)
7.2 展望
參考文獻(xiàn)

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