響應面分析法優化方法

『壹』 三因素三水平的響應面怎麼設計分析

三因素三水平的響應面設計分析：組數不是一定的。響應面設計中三因素三水平的基礎數據是12組，之所以多於12組，是要做中心點（零點）重復試驗來考察中心區域擬合情況，這個重復試驗的次數是可以自己來設定的。

一般都用L9，（3，4）的正交表，但是有一點，就是該正交表有4個因素列，用來進行3因素試驗時，會多出來一個空列，這個空列可以用來考察（交互作用+純誤差），用來進行4因素試驗時，由於留不出空列，所以就沒法估計交互作用了，仍然可以通過對每個處理設置重復來考察純誤差。

試驗設計

試驗設計與優化方法，都未能給出直觀的圖形，因而也不能憑直覺觀察其最優化點，雖然能找出最優值，但難以直觀地判別優化區域．為此響應面分析法（也稱響應曲面法）應運而生。

響應面分析也是一種最優化方法，它是將體系的響應（如萃取化學中的萃取率）作為一個或多個因素（如萃取劑濃度、酸度等）的函數，運用圖形技術將這種函數關系顯示出來，以供我們憑借直覺的觀察來選擇試驗設計中的最優化條件。

『貳』 什麼叫響應面法

試驗設計與優化方法，都未能給出直觀的圖形，因而也不能憑直覺觀察其最優化點，雖然能找出最優值，但難以直觀地判別優化區域．為此響應面分析法（也稱響應
曲面法）應運而生．響應面分析也是一種最優化方法，它是將體系的響應（如萃取化學中的萃取率）作為一個或多個因素（如萃取劑濃度、酸度等）的函數，運用圖
形技術將這種函數關系顯示出來，以供我們憑借直覺的觀察來選擇試驗設計中的最優化條件．

顯然，要構造這樣的響應面並進行分析以確定最優條件或尋找最優區域，首先必須通過大量的量測試驗數據建立一個合適的數學模型（建模），然後再用此數學模型
作圖．
建模最常用和最有效的方法之一就是多元線性回歸方法．對於非線性體系可作適當處理化為線性形式．設有ｍ個因素影響指標取值，通過次量測試驗，得到ｎ組試驗
數據（）．假設指標與因素之間的關系可用線性模型表示，則有應用均勻設計一節中的方法將上式寫成矩陣式或簡記為式中表示第次試驗中第個因素的水平值；為建
立模型時待估計的第個參數；為第次試驗的量測響應（指標）值；為第次量測時的誤差．應用最小二乘法即可求出模型參數矩陣Ｂ如下將Ｂ陣代入原假設的回歸方
程，就可得到響應關於各因素水平的數學模型，進而可以圖形方式繪出響應與因素的關系圖．
模型中如果只有一個因素（或自變數），響應（曲）面是二維空間中的一條曲線；當有二個因素時，響應面是三維空間中的曲面．下面簡要討論二因素響應面分析的
大致過程．
在化學量測實踐中，一般不考慮三因素及三因素以上間的交互作用，有理由設二因素響應（曲）面的數學模型為二次多項式模型，可表示如下：通過ｎ次量測試驗
（試驗次數應大於參數個數，一般認為至少應是它的３倍），以最小二乘法估計模型各參數，從而建立模型；求出模型後，以兩因素水平為Ｘ坐標和ｙ坐標，以相應
的由上式計算的響應為Ｚ坐標作出三維空間的曲面（這就是２因素響應曲面）．
應當指出，上述求出的模型只是最小二乘解，不一定與實際體系相符，也即，計算值與試驗值之間的差異不一定符合要求．因此，求出系數的最小二乘估計後，應進
行檢驗．一個簡單實用的方法就是以響應的計算值與試驗值之間的相關系數是否接近於１或觀察其相關圖是否所有的點都基本接近直線進行判別．如果以表示響應試
驗值，為計算值，則兩者的相關系數Ｒ定義為其中
對於二因素以上的試驗，要在三維以上的抽象空間才能表示，一般先進行主成分分析進行降維後，再在三維或二維空間中加以描述．

『叄』 響應面中所有優化目標單因素的顯著性大小是一樣的嗎

響應面中所有優化目標單因素的顯著性大小不一樣。
響應面法是指通過一系列確定性實驗，用多項式函數來近似隱式極限狀態函數。通過合理地選取試驗點和迭代策略，來保證多項式函數能夠在失效概率上收斂於真實的隱式極限狀態函數的失效概率。
響應面分析是一種最優化方法，它是將體系的響應（如萃取化學中的萃取率）作為一個或多個因素（如萃取劑濃度、酸度等）的函數，運用圖形技術將這種函數關系顯示出來，以供我們憑借直覺的觀察來選擇試驗設計中的最優化條件。

『肆』 響應面三維圖如何分析

響應面分析法，即響應曲面設計方法(Response SurfaceMethodology，RSM)，是利用合理的試驗設計方法並通過實驗得到一定數據，採用多元二次回歸方程來擬合因素與響應值之間的函數關系，通過對回歸方程的分析來尋求最優工藝參數，解決多變數問題的一種統計方法。響應面是指響應變數η與一組輸入變數（ζ1,ζ2,ζ3...ζk）之間的函數關系式：η=f(ζ1,ζ2,ζ3...ζk)。依據響應面法建立的雙螺桿擠壓機的統計模型可用於擠壓過程的控制和擠壓結果的預測。
試驗設計與優化方法，都未能給出直觀的圖形，因而也不能憑直覺觀察其最優化點，雖然能找出最優值，但難以直觀地判別優化區域．為此響應面分析法（也稱響應曲面法）應運而生．響應面分析也是一種最優化方法，它是將體系的響應（如萃取化學中的萃取率）作為一個或多個因素（如萃取劑濃度、酸度等）的函數，運用圖形技術將這種函數關系顯示出來，以供我們憑借直覺的觀察來選擇試驗設計中的最優化條件．

顯然，要構造這樣的響應面並進行分析以確定最優條件或尋找最優區域，首先必須通過大量的量測試驗數據建立一個合適的數學模型（建模），然後再用此數學模型作圖．

優化方法
建模最常用和最有效的方法之一就是多元線性回歸方法．對於非線性體系可作適當處理化為線性形式．設有m個因素影響指標取值，通過n次量測試驗，得到n組試驗數據．假設指標與因素之間的關系可用線性模型表示，則有應用均勻設計一節中的方法將上式寫成矩陣式或簡記為式中表示第k次試驗中第i個因素的水平值；為建立模型時待估計的第個參數；為第次試驗的量測響應（指標）值；為第次量測時的誤差．應用最小二乘法即可求出模型參數矩陣B如下將B陣代入原假設的回歸方程，就可得到響應關於各因素水平的數學模型，進而可以圖形方式繪出響應與因素的關系圖．

模型中如果只有一個因素（或自變數），響應（曲）面是二維空間中的一條曲線；當有二個因素時，響應面是三維空間中的曲面．下面簡要討論二因素響應面分析的大致過程．

『伍』 響應面分析法的介紹

響應曲面設計方法(Response Surface Methodology，RSM)是利用合理的試驗設計方法並通過實驗得到一定數據，採用多元二次回歸方程來擬合因素與響應值之間的函數關系，通過對回歸方程的分析來尋求最優工藝參數，解決多變數問題的一種統計方法。響應面是指響應變數η與一組輸入變數（ζ1,ζ2,ζ3...ζk）之間的函數關系式：η=f(ζ1,ζ2,ζ3...ζk)。依據響應面法建立的雙螺桿擠壓機的統計模型可用於擠壓過程的控制和擠壓結果的預測。

『陸』 響應面法是什麼意思

響應面法是指通過一系列確定性實驗，用多項式函數來近似隱式極限狀態函數。

『柒』 什麼是響應面分析法

響應面分析法是通過對響應面等值線的分析尋求最優工藝參數,採用多元二次回歸方程來擬合因素與響應值之間函數關系的一種統計方法。
響應面分析法是通過對響應面等值線的分析尋求最優工藝參數,採用多元二次回歸方程來擬合因素與響應值之間函數關系的一種統計方法

『捌』 那位大俠幫小弟比較一下正交優化與響應面法優化的優劣！謝謝

正交試驗設計則注重
如何科學合理地安排試驗，可同時考慮幾種因
素，尋找最佳因素水平組合；但它不能在給出的
整個區域上找到因素和響應值之間的一個明確的
函數表達式即回歸方程，從而無法找到整個區域
上因素的最佳組合和響應值的最優值．因此，人
們期望找到一種試驗次數少、周期短，求得的同
歸方程精度高、能研究幾種因素間交互作用的回
歸分析方法，響應面分析方法在很大程度上滿足
了這些要求．

『玖』 響應面軟體怎麼查看最優組合

屏幕上看不見，移動下方的滑條。
新的列顯示了響應面優化RSOOptimum方案，這會顯示基於前面響應面的最優解，響應面分析法，即響應曲面設計方法ResponseSurfaceMethodology。
RSM是通過設計合理的有限次數試驗，建立一個包括各顯著因素的一次項、平方項和任何兩個因素之間的一級交互作用項的數學模型，精確研究各因素與響應值之間的關系，快速有效地確定多因素系統的最佳條件。

『拾』 用響應面優化法時，怎麼分析曲面圖和等高線圖

通過對過程的回歸你和和響應曲面、等高線的繪制、可方便地求出相應於各因素水平的響應值。在各因素水平的響應值的基礎上，可以找出預測的響應最優值以及相應的實驗條件。

等高線圖考察兩個變數對因變數的影響，可由該圖找出最好的范圍，曲面圖直觀看到兩變數對因變數的影響，通常下端的等高線圖即為相應曲面圖的投影。

(10)響應面分析法優化方法擴展閱讀：

響應面優化的前提是設計的試驗點應包括最佳的實驗條件，如果試驗點的選取不當，使用響應面優化法是不能得到很好的優化結果的。因而在使用響應面優化法之前，應當確立合理的試驗的各因素與水平。

響應面優化法考慮了試驗隨機誤差，同時響應面法將復雜的未知的函數關系在小區域內用簡單的一次或二次多項式模型來擬合，計算比較簡便，是解決實際問題的有效手段。