計(jì)算機(jī)在分析化學(xué)中的應(yīng)用

第1章 Visual Basic 6.0語(yǔ)言簡(jiǎn)介
1.1 Visual Basic 6.0的用戶環(huán)境
1.2 Visual Basic 6.0 的常用術(shù)語(yǔ)
1.2.1 對(duì)象
1.2.2 屬性
1.2.3 事件
1.2.4 過(guò)程
1.2.5 方法
1.3 變量、運(yùn)算符及運(yùn)算規(guī)則
1.3.1 數(shù)據(jù)類型
1.3.2 常量
1.3.3 變量
1.3.4 運(yùn)算規(guī)則
1.4 函數(shù)
1.4.1 數(shù)字函數(shù)
1.4.2 字符串函數(shù)
1.5 輸入輸出語(yǔ)句
1.5.1 窗體設(shè)計(jì)
1.5.2 生成控件
1.5.3 命令按鈕（CommandButton）
1.5.4 文本框（TextBox）
1.5.5 標(biāo)簽
1.5.6 框架
1.5.7 列表框
1.5.8 組合框
1.5.9 消息框
1.5.10 InputBox( )函數(shù)
1.5.11 Print語(yǔ)句
1.5.12 菜單設(shè)計(jì)
1.6 幾種常用的控制結(jié)構(gòu)
1.6.1 分支結(jié)構(gòu)（If-Then-Else結(jié)構(gòu)，條件語(yǔ)句）
1.6.2 選擇結(jié)構(gòu)（也稱情況語(yǔ)句）
1.6.3 循環(huán)結(jié)構(gòu)
1.7 過(guò)程及調(diào)用
1.7.1 過(guò)程結(jié)構(gòu)
1.7.2 過(guò)程的調(diào)用
1.8 自定義函數(shù)及調(diào)用
1.8.1 結(jié)構(gòu)
1.8.2 說(shuō)明
1.8.3 調(diào)用
1.9 Visual Basic 6.0數(shù)據(jù)庫(kù)編程技術(shù)
1.9.1 ADO簡(jiǎn)介
1.9.2 設(shè)置ADO Data控件的ConnectionString屬性和 RecordSource屬性
1.9.3 通過(guò)常用的結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)句（SQL）操作數(shù)據(jù)庫(kù)
1.10 Visual Basic的繪圖操作
1.10.1 定制坐標(biāo)（對(duì)窗體，圖片框）
1.10.2 顏色
1.10.3 像素（畫(huà)點(diǎn)）控制
1.10.4 畫(huà)線
1.11 標(biāo)準(zhǔn)（代碼）模塊
1.12 程序調(diào)試與出錯(cuò)處理
1.13 保存用戶的工作
1.14 創(chuàng)建Windows應(yīng)用程序
第2章 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析初步
2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的輸入
2.1.1 通過(guò)InputBox()函數(shù)輸入數(shù)據(jù)
2.1.2 通過(guò)文本框輸入數(shù)據(jù)
2.1.3 通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)輸入數(shù)據(jù)
2.2 累加法、極大值和極小值、排序
2.2.1 累加
2.2.2 排序、極大值和極小值
2.3 分析化學(xué)中的數(shù)據(jù)處理
2.3.1 分析化學(xué)中的誤差
2.3.2 少量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)處理
2.3.3 異常值的取舍
2.4 方差分析
2.4.1 單因素方差分析法
2.4.2 雙因素方差分析法
2.4.3 三因素方差分析法
第3章 解方程
3.1 解高次方程
3.1.1 二分法
3.1.2 黃金分割優(yōu)選法
3.1.3 弦割法
3.1.4 牛頓迭代法
3.1.5 掃描法
3.1.6 酸堿溶液pH值的計(jì)算
3.2 解線性方程
3.2.1 求解線性方程組的通用模塊
3.2.2 吸光光度法處理混合組分
第4章 數(shù)值積分
4.1 定步長(zhǎng)辛普生積分
4.2 變步長(zhǎng)辛普生積分
4.3 計(jì)算隨機(jī)誤差的區(qū)間概率
第5章 插值
5.1 一元二點(diǎn)插值
5.2 拉格朗日插值
5.3 一元三點(diǎn)插值
5.4 三次樣條函數(shù)插值
第6章 回歸分析
6.1 一元線性回歸分析法
6.1.1 一元線性回歸的數(shù)學(xué)模擬
6.1.2 回歸效果的判斷
6.1.3 標(biāo)準(zhǔn)差和置信界限
6.2 非線性回歸分析
6.3 多元線性回歸分析
6.3.1 多元線性回歸方程的建立
6.3.2 回歸方程的檢驗(yàn)
6.4 逐步回歸分析法
6.4.1 逐步回歸分析方程的建立
6.4.2 逐步回歸分析方程的例解與程序設(shè)計(jì)
第7章 模式識(shí)別簡(jiǎn)介
7.1 數(shù)據(jù)的預(yù)處理
7.2 特征選擇
7.3 模式識(shí)別方法
7.3.1 無(wú)監(jiān)督模式識(shí)別——聚類分析
7.3.2 有監(jiān)督模式識(shí)別
7.4 人工智能與專家系統(tǒng)簡(jiǎn)介
第8章 優(yōu)化設(shè)計(jì)
8.1 單純形序貫優(yōu)化法
8.1.1 定步長(zhǎng)單純形法
8.1.2 變步長(zhǎng)單純形法
8.2 遺傳算法
第9章 計(jì)算機(jī)圖解分析
9.1 多元酸（堿）的分布系數(shù)
9.1.1 多元酸（堿）的分布系數(shù)的數(shù)學(xué)模型
9.1.2 多元酸（堿）的分布系數(shù)的程序設(shè)計(jì)
9.2 絡(luò)合滴定中的酸效應(yīng)系數(shù)及酸效應(yīng)曲線
9.2.1 數(shù)學(xué)模型
9.2.2 程序設(shè)計(jì)
9.3 隨機(jī)誤差正態(tài)分布曲線
9.3.1 數(shù)學(xué)模型
9.3.2 程序設(shè)計(jì)
9.4 滴定曲線與滴定誤差
9.4.1 酸堿滴定曲線
9.4.2 酸堿滴定誤差曲線
9.4.3 程序
9.5 二次微商法確定電位滴定終點(diǎn)
9.5.1 數(shù)學(xué)模型
9.5.2 程序設(shè)計(jì)
9.6 曲線擬合
9.6.1 直線擬合
9.6.2 最小二乘法擬合曲線
9.6.3 三次樣條函數(shù)擬合曲線
9.6.4 數(shù)據(jù)平滑
第10章 計(jì)算機(jī)輔助分析化學(xué)教學(xué)
10.1 概述
10.2 計(jì)算機(jī)輔助分析化學(xué)理論教學(xué)
10.3 計(jì)算機(jī)輔助分析化學(xué)實(shí)驗(yàn)教學(xué)
10.4 實(shí)驗(yàn)教學(xué)管理軟件的開(kāi)發(fā)
10.4.1 軟件功能模塊
10.4.2 主要功能介紹
10.5 數(shù)據(jù)庫(kù)支持及表之間的關(guān)系
參考文獻(xiàn)