该学位论文主要探讨的问题是,寻求依据较低电势扫描速率条件下的[i<,p>,v]数据集而定量获取电活性物质的表面超额等参数的新的信息处理方法.在电活性物质弱吸附的情况下,吸附和扩散的电活性物质均对电流响应有所贡献,因而难以对电活性物质的吸附量作出定量估计,尤其是在较低电势扫描速率条件下.该学位论文的主要工作及基本结论是:一、运用循环伏安测试方法,对酪氨酸在玻碳电极上,在不同pH的恒离子强度(I=0.5)的B-R缓冲溶液中的电化学氧化行为进行了研究.对其伏安响应谱进行常规分析的基本结论是:酪氨酸的电氧化为不可逆电荷传递反应,该电极过程涉及到电活性物质的弱吸附.二、运用计算机模拟研究的方法,对遗传算法应用于较低电势扫描速率条件下的[i<,p>,v]数据的定量处理方法进行了研究.在这部分工作中,以电化学基本理论为基础,确立数据信息处理所依据的数学模型;以数值算法和软件工程为基础,确立信息处理软件设计的基本逻辑;针对电化学问题的特点,为提高算法的运行效率对常规的遗传算法加以有效地改造;以倍受国内外科技界欢迎的MATLAB编制信息处理软件.计算机模拟研究的基本结论是:1.该文所编制的遗传算法软件能有效地对低电势扫描速率条件下所获取的[i<,p>,v]数据集进行定量处理,因而可以获取电活性物质的吸附量等参数.2.该软件可以用于待定参数为独立参数的情况(若α、n<,a>和D这些参数可以被预先确定下来时,仅θ和Г为待定参数),也可以用于待定参数为非独立参数的情况(若α、n<,a>和D不能被预先确定下来,则α、n<,a>、D、θ和Г均为待定参数).3.该软件只需要利用目标函数的取值信息,因而在寻优过程中不会出现数值分析的不稳定现象,也就不会导致参数数值发散.三、利用该文所编制的遗传算法软件对酪氨酸在玻碳电极上电氧化反应所对应的[i<,p>,v]实验数据集进行处理,所得到的基本结论是:1.酪氨酸在玻碳电极上的吸附为弱吸附,溶液pH对该电极过程的影响呈现出复杂的态势.酪氨酸在玻碳电极上的吸附量Г随着溶液pH增加而线性减小,其最大吸附量可以达到10<-9>molcm<-2>数量级.2.酪氨酸在玻碳电极上的表面覆盖度θ、反应体系的αn<,a>值和扩散系数D都随溶液pH增加而减小.θ处于0.65~0.58 之间,αn<,a>处于0.64~0.47之间,D处于2.5×10<-5>~1.9×10<-5>之间.3.鉴于αn<,a>的取值处于0.64~0.47之间,因而可以认为n<,a>的取值为1而α的取值处于0.64~0.47之间.