中文摘要：

本项目尝试应用数据融合、人工神经网络、支持矢量机、小波及小波包分析和最大似然理论等智能信息方法，研制实用于伏安、紫外分光光度、动力学分析和荧光光度的分析方法，进行水中有机污染物的辨识和测定。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-偏最小二乘、数据融合-支持矢量机等）并成功地应用于有机污染物的辨识和测定。 共发表论文32篇，其中10篇发表在Analytical Biochemistry(影响因子:3.287), Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems (影响因子:2.111)， Electrochimica Acta (影响因子:3.325)，Analyst (影响因子:3.272) 和Spectrochimica Acta Part A (影响因子:1.566)等SCI源杂志并被SCI收录。21篇被EI收录，15篇被ISTP收录。