(1)人工神经网络法算法的数学基础。 (2)“过拟合”与“过训练”的数学实质。 (3)人工神经网络法应用于非线性化学体系的实例。 第八章病态体系及其相关多元校正方法(4学时) 1.教学内容 (1)病态体系的数学定义及其化学意义。 (2)病态体系的常用多元校正方法一岭回归法。 2.重、难点提示 (1)岭回归法的数学基础。 (2)病态体系的数学定义及其化学意义之间的联系。 (3)岭回归法应用于病态化学体系的实例。 第九章灰色体系多元校正与黑色体系多元分辨方法选讲(4学时) 1.教学内容 (1)约束背景双线性分解法的原理及算法。 (2)窗口因子分析法的原理及算法。 (3)广义秩消失因子分析法的原理及算法。 2.重、难点提示 (1)上述多元校正与多元分辨方法的数学基础。 (2)不同方法的适用条件、优势及其局限性。 (3)上述方法对具体化学体系的应用。 七、学时分配 教学环节 章目 教学内容 理论教学实验教 学时 学学时 化学计量学定义及概述 4 0 直接校正法 4 01 三 间接校正法 4 0 四 通用标准加入法 2 0 五 广义内标法 2 0 六 稳健多元校正法 4 0 七 非线性体系的多元校正方法 4 0 八 病态体系及其相关多元校正方法 4 0 九 灰色体系多元校正与黑色体系多元分辨方法选讲 × 0 总计 32 0 八、课程考核方式 1.考核方式： 开卷笔试。(1) 人工神经网络法算法的数学基础。 (2) “过拟合”与“过训练”的数学实质。 (3) 人工神经网络法应用于非线性化学体系的实例。 第八章 病态体系及其相关多元校正方法(4 学时) 1.教学内容 (1) 病态体系的数学定义及其化学意义。 (2) 病态体系的常用多元校正方法—岭回归法。 2. 重、难点提示 (1) 岭回归法的数学基础。 (2) 病态体系的数学定义及其化学意义之间的联系。 (3) 岭回归法应用于病态化学体系的实例。 第九章 灰色体系多元校正与黑色体系多元分辨方法选讲(4 学时) 1.教学内容 (1) 约束背景双线性分解法的原理及算法。 (2) 窗口因子分析法的原理及算法。 (3) 广义秩消失因子分析法的原理及算法。 2. 重、难点提示 (1) 上述多元校正与多元分辨方法的数学基础。 (2) 不同方法的适用条件、优势及其局限性。 (3) 上述方法对具体化学体系的应用。 七、学时分配 章目 教学内容 教学环节 理论教学 学时 实验教 学学时 一 化学计量学定义及概述 4 0 二 直接校正法 4 0 三 间接校正法 4 0 四 通用标准加入法 2 0 五 广义内标法 2 0 六 稳健多元校正法 4 0 七 非线性体系的多元校正方法 4 0 八 病态体系及其相关多元校正方法 4 0 九 灰色体系多元校正与黑色体系多元分辨方法选讲 4 0 总计 32 0 八、课程考核方式 1.考核方式： 开卷笔试