中文摘要：

本项目尝试应用数据挖掘技术研究水环境中复杂体系化学污染物的解析和辨识。数据挖掘是计算机科学、数学、统计学、人工智能、机器学习、模式识别和化学等多学科交叉的一种前沿复杂性学科。各类化学污染物体系都属复杂体系。复杂体系与复杂性学科的研究是一个新兴的研究领域。数据挖掘技术提供了解析数据的有效方法，首先对原始量测数据进行前处理，然后用智能计算方法建模计算，拟从数据融合、人工神经网络、支持矢量机、域变换、复合前处理和盲信号处理等智能计算方法出发，研制仪器经济适用、操作简便快捷的伏安法、紫外可见分光光度、荧光光度和动力学分析法等实用的方法，以解决研究中出现得某些难点。用所研制的方法进行内蒙地区水环境中化学污染物的解析和辨识。水环境中的化学污染物具有致癌、致畸、致突变作用，危害水生物和人体健康。故本项目研究既具理论价值，又对环境保护和人体健康具有现实意义。

结论摘要：

本项目应用数据挖掘技术研究水环境中化学污染物的解析和辨识。数据挖掘是计算机科学、数学、统计学、人工智能、机器学习、模式识别和化学等多学科交叉的一种前沿复杂性学科。各类化学污染物体系都属复杂系统。数据挖掘技术为复杂系统的数据分析提供了行之有效方法。首先对原始数据进行前处理，然后用智能计算方法建模计算，从数据融合、人工神经网络、支持矢量机、域变换、复合前处理和盲信号处理等智能计算方法出发，研制经济适用、操作简便快捷的伏安法、紫外可见分光光度、荧光光度和动力学分析法等有创意的方法，以解决研究中出现得某些难点，用所研制的方法进行本地区水环境中化学污染物的解析和辨识。水环境中的化学污染物具有致癌、致畸、致突变作用，危害水生物和人体健康。故本项目研究既具理论价值，又对环境保护和人体健康具有现实意义。