编者多年来一直从事本科生和研究生的化工数学、实验设计与数据处理等课程的教学活动，熟悉化学化工类专业本科生、研究生在实验规划和数据处理等方面的学习情况，并在相应的教学和科研中积累了丰富的经验，由此形成了《化学化工数据处理与实验设计》的编写基础。全书共分为六章，第一章介绍了数理统计的相关基础；第二介绍了实验误差的估算与分析；第三章介绍了数据预处理的方法，主要包括数据的插值、积分与整理等；第四章介绍数学模型的建立，即模型函数的选择、模型的参数估计与模型的鉴别与筛选，具体介绍了采用Excel软件与Origin软件进行线性函数、非线性函数建模的方法；第五章介绍了实验设计的方法，包括单因素实验设计、正交实验设计、均匀实验设计；第六章介绍了人工智能在实验设计与数据分析方面的应用，主要介绍了基于神经网络的建模、预测与优化方法。

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