建立同时测定有机化合物同分异构体的分析方法一直是分析化学领域中研究的热点和难点问题。目前,同分异构体的测定方法一般是采用具有分离性能的分析技术,如色谱法,色质联用以及毛细管电泳等,但这些仪器价格相对比较昂贵,操作也比较繁琐,如能采用操作方便、仪器廉价的紫外分光光度法解决这样的问题,不仅具有重要的理论研究价值,而且对工业生产中产品的质量控制,指导生产具有重要的意义。化学计量学是把统计学、数学、数理统计学应用于化学的一门交叉学科。近些年来,随着计算机科学的发展,化学计量学越来越受到人们的重视。对于复杂的分析体系,不经分离而进行多组分同时测定是化学计量学中发展很快的一个研究领域。本论文分别利用偏最小二乘法、卡尔曼滤波、人工神经网络,结合仪器简单、分析范围广、精密度和准确度较好的紫外分光光度法,对顺、反丁烯二酸和邻、间、对甲基苯甲醛两种混合体系中的组分进行了分别测定,研究内容如下:1.通过优化测定的实验条件、校正集的组成以及偏最小二乘法模型的参数,建立了同时测定丁烯二酸顺、反异构体的偏最小二乘紫外分光光度分析方法。将该法用于三个批次反丁烯二酸样品的测定,并与高效液相色谱法的测定结果进行比较,经成对t检验表明两种方法的测定结果无显著性差异。同时,又将该法用于邻、间、对甲基苯甲醛的同时测定,讨论了混合物中三种同分异构体浓度比例对测定结果的影响,并确定了最佳的浓度比例范围。对模拟样品进行加标回收率试验,结果令人满意。2.采用卡尔曼滤波法对第二章中丁烯二酸的顺、反异构体混合物和甲基苯甲醛三种同分异构体混合物紫外吸收光谱实验数据进行处理,通过优化模型参数,建立了同时测定这两类混合物体系的卡尔曼滤波模型。对三个批次反丁烯二酸样品的测定结果表明,顺丁烯二酸测定结果与高效液相色谱法的测定结果基本吻合,而反丁烯二酸的测定结果有一定的差别。所建立的同时测定邻、间、对甲基苯甲醛的卡尔曼滤波模型的相关系数分别为0.9893、0.9624、0.9938,三次加标的平均回收率分别为:82.72%、99.62%和81.63%,未能获得令人满意的测定结果。3.同样,采用人工神经网络技术对第二章中丁烯二酸的顺、反异构体混合物和甲基苯甲醛三种同分异构体混合物紫外吸收光谱的实验数据进行处理,通过优化模型参数,建立了同时测定这两类混合物体系的人工神经网络模型。对三个批次的丁烯二酸样品的测定结果表明,顺丁烯二酸测定结果与高效液相色谱法的测定结果基本吻合,反丁烯二酸的测定结果有一定的差别。而所建立的邻、间、对甲基苯甲醛人工神经网络模型的预测性能比较好,混合体系中三种同分异构体浓度的比例对测定结果影响较小,说明该模型的适用范围比较广,体现了人工神经网络的容错能力较强,具有较好的泛化能力。4.最后,对偏最小二乘法、卡尔曼滤波法、人工神经网络三种化学计量学方法对重叠峰的解析性能进行了比较,指出了各种方法对不同程度的重叠峰的解析能力,为以后建立同时测定类似的同分异构体混合物中各组分的模型提供参考。