随着联用分析仪器的大量涌现,分析化学工作者常可轻而易举地获得大量的分析数据,这些数据包括了有关化学体系的丰富信息,如体系内组份数、各组份的含量以及特征光谱等。从这些大量的数据中提取有用的化学信息是传统的数据处理手段所难以胜任的,借助化学计量学算法可能解决许多问题。化学计量学是上个世纪七十年代发展起来的一门新兴的化学分支学科,它运用数学、统计学与计算机科学的方法来设计或选择最优化的量测方案,并通过解析化学量测数据最大限度地获取化学及相关信息。化学计量学理论与方法的发展,丰富了现代分析化学的基础理论。化学计量学理论与方法中,分析化学中的多维数据的解析方法是研究最为活跃的领域之一。目前,多组份体系分辨与校正领域的研究主要集中在二维数据和三维数据的解析。多维数据解析理论和方法的发展使人们对复杂化学体系的分析能力有了质提高; 使传统分析化学难以处理的“灰色”与“黑色”体系的直接分析成为可能。由于化学数据具有其内在特点,利用这些特点发展能够适用复杂体系的化学计量学算法业已成为多维数据解析研究领域的一个重要趋势。本文作者通过仔细分析当前化学计量学发展的方向,及其研究的热点,选取了二维化学数据分析及三维化学数据分析中的几个较为重要的问题进行了研究。主要涉及以下几个方面: 一、二维化学数据解析的基本理论和算法(第一章一第三章):当一个色谱峰完全位于另一个色谱峰的流出区间内的时候,我们把里面的色谱峰称为内层色谱,相应的组份称为内层组份。相对地,外面的色谱峰称为外层色谱,其对应的组份称为外层组份。相对于紫外等宽带吸收谱,质谱具有离散性的特点。对于色谱包含峰体系,若其内层组份与外层组份在质谱检测通道上给出不同的信号,就意味着质谱方向上可能存在选择性的检测通道给出纯色谱。利用这一化学先验知识,我们设计提出了解析色谱包含峰的内层色谱投影法。该方法对色谱峰形状及内层色谱与外层色谱的相对位置没有特殊要求,适用于质谱检测的各种色谱包含峰的解析。在二维数据中,纯光谱又被称为纯变量。经过归一化,二维数据点在空间中都位于以纯变量为顶点的超球体内,这是二维数据的几何模型。我们充分利用了这一模型,提出了二维色谱数据分辨的顶点矢量顺序投影法。由于色谱方向上普遍存在选择性区域,即在几何空间中存在位于顶点的纯变量,顶点矢量顺序投影法可以逐个确定存在的纯变量,并通过迭代算法优化所获得的纯变量。