【摘 要】
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伴随着计算机科学和分析测试学科的迅速发展，分析测试领域内面临着巨大的挑战：分析手段的多样化和仪器化使得获取测试对象的数据变得容易的同时，如何从大量的数据中快速有效解析
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伴随着计算机科学和分析测试学科的迅速发展，分析测试领域内面临着巨大的挑战：分析手段的多样化和仪器化使得获取测试对象的数据变得容易的同时，如何从大量的数据中快速有效解析出有用的信息成为了当前研究的瓶颈问题。
论文首先介绍了国内外化学计量学的发展动态和研究热点问题，以葸、芘和菲为主要多环芳烃污染物，利用实验室常规光谱仪对它们进行了测量，获得其准确荧光光谱特性数据。并将化学计量学应用在荧光光谱检测技术中，分别比较了主成分回归(PCR)、偏最小二乘法(PLS)和神经网络(ANN)各自的优缺点，实现蒽、芘和菲三组分混合体系的同时测定，研究结果表明，主成分回归即可实现混合体系的各组分精确预测，但是由于没有考虑因变量的因素，其效果略逊于偏最小二乘法；神经网络则比较适合线性关系不佳的体系。为解决葸和芘荧光光谱混叠问题，利用色氨酸等物质的三维荧光光谱数据验证特征参量提取算法的有效性；将该算法应用于葸和芘的三维荧光光谱数据，提取它们的敏感特征参量，该方法能快速、有效地鉴别蒽和芘，具有很大的可行性和推广性。
最后提出了光谱数据解析中的信息冗余系数的问题，从光谱数据处理过程中波段优化选择的方法入手，考察了蒽、芘和菲三组分混合体系的荧光光谱数据，采用化学计量学中的主成分回归分析和波段变量选择的窗口移动法，通过理论分析和实验论证得到结论：荧光光谱信号中存在信息冗余；经冗余优化后的荧光光谱数据可以反演出更真实的样本的定量信息，对光谱重叠严重的多组分混合体系，采用冗余优化分析过的数据可以增加预测模型的灵敏度和稳定性。
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