随着现代仪器的发展及分析体系复杂程度的提高，如何快速、准确地从大量的复杂信息中提取目标组分的信息是极具挑战性的问题。化学计量学方法则可以从多组分重叠信号中提取隐藏的目标组分信号，为多组分复杂体系的定性、定量分析提供了新的途径。本论文以多组分体系的核磁共振(NMR)信号和气相色谱-质谱联用(GC-MS)信号为研究对象，建立了适合复杂体系重叠信号的解析方法，并对免疫算法(IA)的改进和应用进行了尝试和深入研究，为复杂体系的定性定量分析提供了有力工具。具体内容如下：　　 (1)针对NMR信号的特点，提出了基于先验知识判断的非负独立成分分析(KNNICA)方法，并结合IA用于多组分重叠信号解析。即利用NMR的先验知识判据对NNICA解析得到的结果进行进一步校正得到准确的NMR谱，然后利用IA解析得到相应的浓度信息。将该方法用于解析多种氨基酸混合物的NMR信号，结果表明该方法能有效地对多组分重叠NMR信号进行定性定量分析。　　 (2)基于目标因子分析(TFA)和免疫算法(IA)，建立了一种提取单组分信息的解析方法。首先，引入标准质谱库，建立了一个包含300种农药的标准质谱库。然后，利用TFA对标准质谱库中组分进行测试，确定目标物质的质谱信息和色谱保留时间。最后，结合TFA得到的质谱信息，利用非负免疫算法(NNIA)解析得到相应的色谱信息。将提出的方法用于40种农药混合物的GC-MS信号解析，结果表明，该方法可以准确地获得40种农药的质谱和色谱信息，为复杂体系的快速分析提供了新的手段。　　 (3)将改进的免疫算法用于实际体系快速分析。首先，利用airPLS方法对GC-MS信号进行背景扣除。然后，建立包含16种邻苯二甲酸酯质谱的数据矩阵，利用TFA对基质干扰下的GC-MS信号进行定性分析。最后，利用NNIA解析得到目标组分的色谱信息。该方法成功地用于29种混合标样信号和实际水样信号解析，提取了在基质干扰下的16种微量邻苯二甲酸酯的信息，提高了仪器分析方法的灵敏度。