对存在未知干扰的复杂体系中感兴趣的多个组分进行直接、快速、同时和准确定量分析是一个颇有挑战性的分析科学难题。随着高阶仪器的发展和化学计量学的深入研究,化学多维校正方法在解决这一难题中发挥着重要作用。目前,化学多维校正方法与高阶分析仪器相结合拥有独特的“二阶或高阶优势”,与传统的定量分析方法相比,化学多维校正能通过“数学分离”代替或增强“物理或化学分离”,无需昂贵的分离设备和繁琐的样本前处理步骤,在较短时间内便能获得精准的定量结果,已成为复杂基质中多个目标分析物精准定量的强大分析策略。该分析策略在国内外已被各个领域越来越多的研究者所接受,并已在生物、化妆品、医学、环境、食品和中药等领域中得到了普遍的应用。因此,在对化学多维校正的发展趋势,基础理论及其应用进行了深入调研之后,继续开发高效的、性能更优的多维校正算法,并将多维校正方法用于解决更多的复杂的实际分析体系中定量问题是值得继续深入研究的方向。此外,化学模式识别方法的理论和应用研究也是目前化学计量学研究的重点,在食品真伪鉴别、食品产地溯源以及食品、化妆品的质量控制等诸多方向具有广阔的应用前景。因此,本论文在化学多维校正结合高阶色谱仪器定量分析策略的发展和推广应用、高效的多维校正算法的开发、化学模式识别方法的创新性应用这几个方面进行了较为深入和系统的研究,主要涉及内容如下:第1部分化学多维校正辅助高阶色谱仪器用于化妆品和食品中感兴趣的多个分析物的精准定量分析在第2章中,本论文开发了一种分析方法,即交替三线性分解算法（ATLD）辅助的LC-MS方法,并将其用于同时定量非法添加到面膜中的15种糖皮质激素。借助ATLD算法的二阶优势,所提分析方法成功解决了色谱分析中的重叠峰,未知干扰和基线漂移等问题,实现了面膜中含有差向异构体的15种糖皮质激素的准确定量。值得一提的是,差向异构体,即倍他米松和地塞米松,所提出的分析方法能在使用简单的洗脱条件下完成它们的准确定量。此外,通过使用分析品质因子和统计学参数考察了所提分析方法的性能。经典的LC-MS/MS方法也进一步验证了所提分析方法的准确性。结果表明,与经典的LC-MS/MS方法相比,所提出的分析方法具有简单、快速和成本低等优势,可用于化妆品中非法添加物质的快速筛查和定量。在第3章中,本论文将二阶校正方法辅助的LC-MS方法用于简单快速地测定中国蜂胶中的11种多酚。在简单的梯度洗脱条件下,11种多酚在7.0分钟内完全被洗脱出来。根据所获取的三维数据阵的特点,采用两种常用的二阶校正方法,即交替三线性分解算法（ATLD）和多元曲线分辨-交替最小二乘（MCR-ALS）对其进行解析。借助二阶校正方法的“二阶优势”,尽管在复杂蜂胶基质中存在严重的重叠峰和变化的未知干扰,两种二阶校正方法仍得到了所有目标分析物的准确含量。通过比较两种二阶校正方法和LC-MS/MS方法提供的定量结果,结果表明二阶校正方法辅助的LC-MS方法省时、环保、成本低廉、无需复杂的样品制备步骤、艰苦的实验条件优化和昂贵的设备即可准确测定复杂食品基质中的多酚。因此,该分析方法有望拓展成为复杂食品基质中多个目标分析物的准确定量分析以及食品质量监控的有力工具。在第4章中,本论文提出了HPLC-DAD结合基于ATLD算法的二阶校正方法的分析方法,并将其用于同时、简单且快速测定不同类型化妆品中的12种防腐剂。在简单的样本预处理和洗脱条件下,12种防腐剂在10.5分钟内完全被洗脱,大大缩短了洗脱时间。所提出的分析方法通过绿色的“数学分离”增强色谱的“物理和化学分离”,在存在严重的共洗脱问题（色谱峰重叠）和变化的未知干扰的情况下,完成了选定化妆品样本中多种防腐剂的精准定量分析,并将所提出的分析方法成功用于其他不同类型化妆品中的防腐剂的定量分析。与已报道的方法相比,所提方法具有省时,环保和成本低等优点,有望拓展成为一种可用于复杂体系中多个目标分析物定量分析的通用方法。第2部分化学多维校正新算法的开发在第5章中,本论文提出了综合性能优异的自适应交替四线性分解（SAAQLD）算法。通过一组模拟的四维数据阵比较并讨论了SAAQLD和其他常见的5种迭代类四维校正算法的性能（包括FPARAFAC、AQLD、AWRCQLD、RSWAQLD和APQLD）,结果表明,SAAQLD算法具有出色的综合性能,主要体现在迭代计算过程中收敛速度快,对组分数不敏感,对噪声不敏感以及适用于用于某两个维度尺寸相对较小的四维数据阵列。此外,还采用SAAQLD算法对两组真实的四维数据阵进行解析,结果表明,即使存在未知干扰和峰重叠问题,SAAQLD算法也能快速且准确地提取各个目标分析物的定性和定量信息。因此,SAAQLD算法有望在四维数据解析中得到更广泛的应用。第3部分激发-发射矩阵荧光光谱结合化学计量学方法用于快速判别天麻的产地在第6章中,本论文提出了激发-发射矩阵荧光光谱结合化学计量学方法的灵活策略用于简单,快速地判别天麻的产地。在简单的样品提取步骤之后,快速获得了天麻样本的激发发射矩阵荧光光谱。然后使用三种化学计量学方法（包括U-PLSDA,N-PLS-DA和k NN）对来自于中国不同产地的天麻样本分类。结果表明三种化学计量学方法均获得了令人满意的分类结果。与传统的基于色谱技术的产地溯源方法相比,所提策略可以避免色谱分离,减少分析时间和有毒的有机溶剂的消耗。因此,所提策略有望在其他中药的产地判别中得到更广泛的应用。