一、英译汉（30分）
二、证明题（16分）
三、回答问题（54分）
1.正交试验设计
正交试验设计是利用正交表来安排与分析多因素试验的一种设计方法。它是由试验因素的全部水平组合中，挑选部分有代表性的水平组合进行试验的，通过对这部分试验结果的分析了解全面试验的情况，找出最优的水平组合。
例如，一个三因素三水平试验，各因素的水平之间全部可能组合有27种。全面进行试验可以分析各因素的效应，也可以选出最优水平组合。但全面试验包含的水平组合数数多，工作量大。在有些情况下无法完成。
若试验的主要目的是寻求最优水平组合，则可利用正交表来设计安排试验。
正交试验设计的基本特点是：用部分试验来代替全面试验，通过对部分试验结果的分析，了解全面试验的情况。
如对于上述3因素3水平试验，可利用正交表L9（34）安排，试验方案仅包含9个水平组合，就能反映试验方案包含27个水平组合的全面试验的情况，找出最佳的生产条件。
2.化学模式识别
化学模式识别(ChemicalPatternRecognition)：是从化学量测量数据出发，进一步揭示物质的隐含性质，为化学家提供了十分有用的决策性信息。
根据实验得来的一批训练点，参照化学(或物理)模型或经验规律提出一批特征量；然后进行进一步特征抽取，以求得合适的特征量，张成模式空间或特征空间，必要时，对数据进行预处理。
预处理后，即可通过模式识别算法进行训练和分类，然后根据训练(或称学习)分类所得的判据，对未知样本进行判别(或称计算机预报)。
化学模式识别方法：
（1）无论和值为多少，曲线和横坐标之间的总面积为1。
（2）即各种偏差的测定值出现的概率总和为1。
（3）测定值落在区间(a,b)的概率为曲线与a,b间所夹面积。
6.复杂多组分体系的定性定量问题
多元校正与多元分辨主要研究的是复杂多组分体系的定性定量问题。构成现代分析化学基础理论研究的重要组成部分
在实际分析工作中所碰到的混合物体系，一般说来，不外乎以下三种情况：
①白色分析体系：
定性组成已知某些混合体系；
分析目的只在于对各种物种(或物种的不同形态)进行定量分析。如：已知药物片剂分析和某些已知有机反应的过程分析样本。该体系的定性组成已完全清楚，除少数非线性和所谓“病态体系”
外，多元校正均可给出令人满意的解析结果。
白色分析体系的多元校正算法:
直接校正、间接校正、XX标准加入法、人工神经网络(artificialneuralnetworks，ANN)等
②黑色分析体系
对于分析试样毫无验前信息，有关其物种数，哪几种化学物种及其浓度皆不清楚；
分析化学的任务是首先确定其物种数；
进而解析出各纯物种的谱图(可以是光谱、波谱等)，即先将其首先转化成为白色分析体系，然后进行定量分析。
分析化学中最难解析的一类体系，其像个黑匣子。
黑色分析体系的化学计量学方法:矩阵分辨法、张量分辨法
化学计量学家已研究出了不少尤其是对于色谱联用仪器所产生的矩阵数据，已发展了一系列解析新方法，可望解决黑色分析体系的快速定性定量分析问题。
③“灰色”分析体系
已知某些待测物种存在于待分析的样本，但是否存在别的未知干扰却不清楚；
分析目的是在未知干扰的存在下，直接对感兴趣的待测物种进行定量分析。
定性组成只部分已知，介乎子“白色”与“黑色”分析体系之间对于这类分析体系，只要可获得矩阵类型的数据，一般可望获得有物理意义的唯一解。
灰色分析体系的校正算法:矢量校正方法和矩阵校正方法
经典分析化学：
依赖费时而麻烦的化学或物理方法来对很多复杂化学体系进行纯组分分离，即采用单变量校正方法进行定性定量分析；
现代分析化学
面对的则是各种将分析分离技术集于一体的高维仪器所产生的巨量分析信号，化学计量学发展的新型分析信号的多元校正与分辨方法来进行复杂多组分体系的定性定量解析，数据解析的化学计量学方法现已进入可用来解决分析化学中实际难题的程度，将这些方法用于复杂环境样本、中草药中单位药及复方分析等。
进行数据、特别是针对可产生三维数据的新型仪器的化学计量学算法的研究现仍是一个研究的热点。
多元校正与分辨是我国分析化学计量学研究的主要内容，取得了居于国际先进水平的成果。将化学计量学方法固化于新设计的分析仪器之中，以构建新型智能分析仪器，是一个值得继续研究的方向。