【自营】化学计量学与近红外光谱通关宝典

讲师：2022年仪课通畅销课、邵学广

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课程基本信息

课程类型：精品课
课程有效期：购买后12个月
课程节数：44节
课程分类：化学分析仪器|数据分析|职场技能/经验|光谱

2022年仪课通畅销课

精选仪课通2022年最受欢迎的14门课程

邵学广

博士，南开大学教授，博士生导师。《Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems》、《高等学校化学学报》、《分析化学》等多种期刊的编委会委员、中国化学会理事、计算机化学专业委员会和有机分析专业委员会委员、中国仪器仪表学会近红外光谱分会副理事长、天津市分析测试协会副理事长。2002年获教育部第三届高校青年教师奖，2003年获国家自然科学基金委杰出青年基金，2010年获宝钢优秀教师奖，2012年获国务院政府特殊津贴，2018年获中国仪器仪表学会“陆婉珍近红外光谱科技奖”。主要从事分析化学和化学信息学教学与科研工作。先后主讲《分析化学》、《仪器分析原理》、《分离科学及进展》、《当代分析化学前沿》等课程，在国内率先开设了《化学信息学》课程并出版了《化学信息学》教材，培养硕士、博士研究生80余名。先后开展了化学因子分析、优化算法、免疫算法、小波分析等方面的研究工作，建立了一系列复杂分析化学信号分析方法以及用于近红外光谱信号处理和建模的化学计量学方法，建立了复杂体系的近红外光谱快速分析方法和产品质量评价方法。近年来开展了“温控近红外光谱”技术和方法研究。在国内外学术期刊上发表SCI论文300余篇，编著、翻译或合作出版学术著作5部。

本课程总共分为三部分：基础篇、技术篇、算法篇。其中基础篇就化学计量学与近红外光谱的基础知识，matlab及python语言的编程基础，分析化学数据的定量模型及多元校正与多元分辨的基本方法等几部分内容进行了全面讲解。技术篇结合实例从建模的常见问题及相关技术，光谱预处理方法，变量选择方法，聚类与判别的基本方法及模型转移技术等深入剖析。算法篇：主要讲解主成分分析回归分析及人工神经网络等常用方法，及程序示例分析。旨在使学员理解算法、学会使用，并能更好的应用到实际工作中。

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