- 积分
- 29
- 注册时间
- 2004-5-29
- 仿真币
-
- 最后登录
- 1970-1-1
|
发表于 2005-7-4 19:42:40
|
显示全部楼层
来自 北京交通大学
Re:关于响应面分析的讨论
响应面其实就是对响应量和自变量未知关系的显式化,当然这种显式关系是在自变量某个变化范围的近似,一般提到响应面分析都是指以实验设为基础对响应量和自变量的多项式拟合,所以分为一阶二阶三阶甚至更高阶数.
其他的一些建立响应量和自变量关系的方法如神经原网络,克立格等一些高级方法,国外把这些方法统统归属为近似模型或者metamodels(超模型),响应面只是其中的一种方法而已,所有这些方法一般都是在doe之后 进行,因为对原来函数的近似的程度很大取决于采集到数据是否放映了整个设计空间,如果数据太多则拟合的效率低,而且有可能造成过拟合的问题,所以都用doe方法来采集进行拟合的数据以确保数据可以反映整个设计空间,而且数据分布均匀提高拟合的精度.
isight里有很多种这种近似模型包括一到四阶的响应面模型,kriging模型,还有就是神经原网络(径向基网络)等方法,这些方法在user reference里都有简单的算法介绍,这些方法都是基于统计理论的,可以参考看看. |
评分
-
1
查看全部评分
-
|