化学计量学是一门新兴的化学分支学科。本论文首先在绪论中概述了化学计量学的产生背景、发展历史及研究现状,然后就化学计量学中的二阶校正这一极具特色的核心研究领域进行了重点阐述,主要包括三维数据阵三线性模型与算法的发展。随后简述了近年来化学计量学方法在食品、药品分析领域中的应用。最后将二阶校正法与三维荧光光谱相结合用于复杂基质(食品、人体体液等)中食品和药品的分析检测,解决了混合体系中多组分荧光光谱重叠引起的难分辨问题,可以实现在未知干扰存在下复杂体系中感兴趣组分的直接快速定量测定,为复杂体系中感兴趣成分的分析检测提供了一个新方法,开拓了食品、药品分析的应用领域。第二章利用平行因子分析(Parallel factor analysis, PARAFAC)二阶校正算法及满秩平行因子分析(FRA-PARAFAC)算法结合三维荧光光谱对人体尿液样中的氢化可的松进行了定量分析。弱荧光的氢化可的松与浓硫酸反应可生成强荧光的中间体,而中间体的浓度与初始氢化可的松的浓度成线性关系。利用这一性质,结合三维数阵三线性分解算法分辨,再通过二阶校正实现人体尿液样中氢化可的松的间接准确定量测定。两种算法可以得到相近且满意的结果。第三章,在对样品进行简单前处理的情况下,对人体血液中的特拉唑嗪进行直接快速测定。分别用平行因子分析(Parallel factor analysis, PARAFAC)、交替三线性分解(Alternating Arilinear Decomposition , ATLD)及交替惩罚三线性分解(Alternating Penalty Trilinear Decomposition, APTLD)三种算法对激发发射矩阵三维荧光数据进行解析,三种算法所得分析结果非常接近,均能得到满意的预测结果,为有背景干扰共存下特拉唑嗪的快速检测提供了一个可靠的新方法。牛磺酸作为一种优质的营养素,对于促进人体健康有多种功效。在本文第四章中,利用交替拟合残差(Alternating Fitting Residue, AFR)二阶校正算法,结合三维荧光,对功能饮料红牛中的牛磺酸成分进行了检测,该算法得到了满意的预测结果。该方法仅需一个简单的衍生反应过程,就可实现未知荧光背景干扰下牛磺酸的直接定量测定。第五章,通过激发-发射矩阵荧光法获取三维数据,然后分别应用平行因子分析(PARAFAC)、交替三线性分解(ATLD)和自加权交替三线性分解(Self-weighted Alternating Trilinear Decomposition,SWATLD)三种算法,对所得的三维响应数据阵进行解析,以实现饮料中背景干扰共存下核黄素的直接快速测定,而无需任何样品的分离处理。三种算法所得分析结果非常接近,均能得到满意的预测结果,为有背景干扰共存下核黄素的快速检测提供了一个可靠的新方法。