偏最小二乘紫外分光光度法同时测定萘，1－甲基萘和蒽

用偏最小二乘法（ＰＬＳ）进行校正和预测，不经分离同时测定了混合体系中的萘，１－甲基萘和蒽。萘，１－甲基萘和蒽的浓度分别在０～２８ｍｇ／Ｌ，０～４０ｍｇ／Ｌ和０～４０ｍｇ／Ｌ的浓度范围服从比耳定律。对合成样品中这三种组分进行分析，结果令人满意。     

偏最小二乘紫外分光光度法同时测定四环素、土霉素和甲稀土霉素

将偏最小二乘紫外分光光度法应用于合成样品中四环素（TC）、土霉素（OTC）和甲稀土霉素（MTC）三组分含量的分析研究,确定了最佳实验条件．实验结果表明,偏最小二乘紫外分光光度法对样品中各组分的平均回收率在95．8％-103．6％之间,样品不经分离即可同时测定,取得了满意的分析结果．     

偏最小二乘-紫外可见分光光度法测定黑加仑色素的含量

将偏最小二乘（ Ｐ Ｌ Ｓ）法同紫外可见分光光度法结合, 快速分析黑加仑色素的含量． 讨论主成分数对 Ｐ Ｌ Ｓ定量预测能力的影响, 并对校正集样品和预测集样品中黑加仑色素含量进行定量预测．     

用偏最小二乘法的计算光度法同时测定原油和渣油中的铁,镍,钒

用偏最小二乘法的计算光度法同时测定原油和渣油中的微量铁，镍，钒，对测定波长选择问题和抽象组分数的确定方法进行了研究，对模拟石油中铁，镍，钒含量制成的合成样进行了回收实验。     

偏最小二乘分光光度法同时测定牛乳中的钙和镁

以偶氮安替比林Ⅲ(简称ApⅢ)为显色剂，在生物酸度pH=7．3下，用偏最小二秉分光光度法研究了在实验条件下吸收光谱严重重叠时，实验模型的预报能力，并同时测定了牛奶中的钙、镁离子。结果表明，方法的准确度较好，结果令人满意。     

偏最小二乘法同时测定邻、间、对硝基苯酚

将偏最小二乘法（PLS）用于紫外可见光度分析，同时测定邻，间，对硝基苯酚3组分同分异异构全混合物，并考虑了皮长对计算精度的影响，偏最小乘法与卡尔曼滤波法相比，具有快速，准确和适应性广等特点。     

偏最小二乘原子吸收光谱法同时测定汞和钴

该文用偏最小二乘法校正了火焰原子吸收分析中Ｃｏ２５３．６４９ｎｍ对Ｈｇ２５３．６５２ｎｍ的吸收线重叠干扰，对合成样中Ｈｇ和Ｃｏ的测定结果令人满足，ＰＬＳ法是原子吸收谱线重叠干扰的有效校正方法。     

偏最小二乘—分光光度法同时测定重油中的铁、镍、钒

以8－羟基喹啉为显色剂,三氯甲烷为萃取剂,在pH=5.6的条件下,用偏最小二乘－分光光度法同时测定了铁、镍、钒含量均在2.0μg/mL的三组分合成样,测定相对误差小于1％。实验证明,对于加和性不好的体系,采用偏最小二乘－分光光度法取得的结果是令人满意的。     

用偏最小二乘法的计算光度法同时测定原油和渣油中的铁、镍、钒

用偏最小二乘法（ＰＬＳ）的计算光度法同时测定了原油和渣油中的微量铁、镍、钒，对测定波长选择问题和抽象组分数的确定方法进行了研究。对模拟石油中铁、镍、钒含量制成的合成样进行了回收实验。结果表明，在铁、镍、钒加入量为０．４～１０μｇ／２５ｍＬ时，其回收率为９４％～１０３％，优于用多元线性回归法的测定结果。     

部分最小二乘算法的神经元网络实现

部分最小二乘(PLS)算法在多元统计过程监控等领域得到了广泛应用.但常用的求解方法需要多次迭代求解残差矩阵,不利于对算法的理论分析和结论的解释.基于PLS算法的优化函数形式,该文提出一种新的PLS优化目标函数及相应简化算法.在此基础上构造了PLS算法与线性神经元网络之间的自然映射,给出了相应的训练算法及其理论分析.仿真结果验证了所提出算法的有效性,表明该算法可直接从原数据矩阵得到相应的成分及回归系数,并易于对其进行解释.     

基于PLS模型的自适应间歇过程质量预测

间歇生产过程中,很多质量指标不能在线测量,导致过程很难控制。该文应用部分最小二乘(PLS)方法建立软测量模型,通过批次初期在线测量的过程变量对最后的产品质量进行预测。同时,利用过程中得到的中间质量测量值对最后的预测结果进行修正。为了解决过程参数随时间变化的问题,在每个批次结束后利用新数据对原模型进行更新。将该法用于异丁烯酸甲酯(MMA)聚合反应过程,仿真结果显示,该法能够克服过程参数变化的影响,有效地预测最后的产品质量。     

基于最小二乘支持向量机对偶优化问题的核偏最小二乘

提出了一种基于对偶优化的核最小二乘(KPLS)方法,把KPLS用最小二乘支持向量机的形式表示.推导了KPLS对偶优化形式的公式,且使其具有最小二乘支持向量机的风格.在初始空间中构造优化问题,应用核技术在特征空间中解对偶问题,这种解与非线性的KPLS具有相似性.实验验证了这种方法的效果,表明了该方法的有效性和优越性.     

近红外光谱-偏最小二乘法测定三元混合物中甲醇和乙醇的含量

应用偏最小二乘法建立了甲醇、 乙醇和水三元混合体系近红外光谱的校正模 型, 采用交互验证方式对模型精度进行检验. 通过选取波长, 使所建模型中甲醇测定相关 系数r达到0.999　91, 交互验证均方根误差(RMSECV)为0.431, 乙醇的r 达到0.999 98, RMSECV为0.193.　用所建模型测定样品, 与气相色谱法 分析结果相近, 相对误差小于3.505％.     

奶粉和豆粉混合食物中蛋白质计算分离测定──偏最小二乘－高效液相色谱法

应用高效液相色谱与偏最小二乘法相结合研究了奶粉和豆粉混合食物中蛋白质同时分离测定的方法。在酸性介质中蛋白质水解为氨基酸，用衍生试剂衍生水解产物，并且用高效液相色谱分离及定量氨基酸。各种蛋白质水解的１７种主要氨基酸的比例不同，用偏最小二乘法（ＰＬＳ）预测混合食物中奶粉和豆粉蛋白质的含量。另外还讨论了偏最小二乘法中各参数的取值对未知样品预报结果准确度的影响。将该法用于模拟混合食物中奶粉和豆粉的分离预测相对误差为６．６５％和２．５８％，标准偏差为２．４％和４．７％。     

分光光度法对偏最小二乘法和主成分分析计算结果影响的研究

以两组分混合物模型体系为例初步研究了多组分体系光谱重叠程度、校正集样品数、测量波长数、组分浓度之比及随机误差等因素对偏最小二乘法和主成分分析计算结果的影响,还以食用色素二组分体系的光谱数据为例说明如何利用混合物模型体系来选择其测量参数并预报测定误差     

杂多酸（盐）在苯酚羟化反应中的催化活性

研究了２０余种杂多酸（盐）在苯酚羟化反应中的催化活性，在考查的催化剂中，Ｈ６Ｐ２Ｗ１８Ｏ６２和Ｋ５（ＰＷ１１Ｏ３９Ｍｎ（Ｈ２Ｏ））催化效果最好，二元酚总收率分别达３１％和２８．４％，对苯二酚的选择性分别达７７．４％和９０．５％，具有明显的应用前景。