本项目以化学信息学技术为基础,研制实用于伏安法、动力学分析、紫外可见分光光度等化学信息学方法,进行水中多元体系形态分布的研究。主要致力于研制小波多尺度多变量回归、小波包-人工神经网络联用技术和最大似然主组分分析-人工神经网络等联用技术。本项目涉及环境分析化学、数学和统计学、计算机科学、人工智能、信息科学等许多学科,旨在利用多学科交叉进行综合性研究。还特别致力于一些前沿技术的联合应用。首次研制了一些有创意新方法,如正交信号校正-小波包变换-径向基函数神经网络、数据融合、支持矢量机等)并成功应用形态分布研究。 共发表论文27篇,其中8篇全文发表在Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems (影响因子:1.940) 、Electrochimica Acta (影响因子:3.078) 、Spectrochimica Acta Part A (影响因子:1.510)、Analytical and Bioanalytical Chemistry(影响因子: 3.107) 等SCI源杂志上并被SCI收录,17篇论文被EI收录,15篇被ISTP收录。
英文主题词Information science; speciation;data mining; environmental analytical chemisty