正交试验法的特点有：(1). 试验点的分布是均衡的。均衡分散性是用正交表安排试验的最重要的特点之一。(2). 各因素水平出现的次数相同。因素各水平在试验中变化有规律，试验结果用平均值就能方便地进行比较，这种特性称为整齐可比性。选择正交表的原则：(1).能容纳所研究的因素数和水平数。(2).选用试验次数最少的正交表。

1.3.2均匀实验设计方法

不考虑整齐可比，而让试验点在试验范围内充分均衡分散，则可以从全面试验中挑选更少的试验点作为代表进行试验，而仍能得到反映分析体系主要特征的试验结果。这种从均匀性出发的试验设计方法，称为均匀设计试验法。

均匀设计法的特点：试验点充分均衡分散，试验点少，可以反应分析体系的主要特征。优点是节省了大量的试验工作量，缺点是，如果不是采用直观分析法，试验结果的分析是比较麻烦的。

1.4 回归分析

回归分析是研究随机现象中变量之间关系的一种数理统计方法，它在生产实践和科学研究及实验中有着广泛的应用。目前在寻找经验公式，探索新配方，制定新标准，预言效果等方面都已取得不少成绩。在大量的试验中，寻找出隐藏在各变量间的统计规律性或近似的数学模型，这种关系称之谓回归关系。有回归关系的计算方法及理论叫做回归分析。

1.5 人工神经网络

人工神经网络在化学化工中的应用很广，它的优点是：人工神经网络具有许多传统的人工智能方法无法比拟的优点，因此它在许多领域中均得到了成功的应用。在化学以及相关领域(如医疗、制药、食品、环境化学、纺织、材料化学、考古、石油)中，其应用数不胜数，如定量分析、波普分析、化学模式识别、定量构效关系(QSAR)等。以神经网络用于原子半径和电子亲和能预测为例：人工神经网络可以较准确地给出目前尚缺少的共价半径、金属半径以及范德华半径，具有一定的可靠性和参考价值，在某些实际领域具有一定的实际意义。缺点：但是由于文献中能够给出的范德华的半径很少，因此在实际应用中常常遇到麻烦。

1.6 小波分析