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响应面分析法;响应面优化法简介;响应面优化法的优点;响应面优化法的缺乏;因素与水平的选取方法;响应面分析实验设计;中心组合设计;2极值点。由于两水平析因设计只能用作线性考察,需
再加上第二局部极值点,才适合于非线性拟合。如果以
坐标表示,极值点在相应坐标轴上的位置称为轴(axialpo
int)或星点(starpoint),表示(±α,0,…,0),(0,±α,…,
0),…,(0,0,…,±α)星点的组数与因素数相同。
3一定数量的中心点重复试验。中心点的个数与CCD设
计的特殊性质如正交(orthogonal)或均一精密有关。;Box-BehnkenDesign;它囊括了试验设计、建模、检验模型的适宜性、寻求最正确组合条件等众多试验和计技术；
最用的是下面两种：CentralComposite
以三因素为例〔三因素用A、B、C表示〕，见下
也可采用方程求解的方法，获得最优值。
响应面优化法,即响应曲面法(ResponseSurfaceMethodology，RSM)，这是一种实验条件寻优的方法，适宜于解决非线性数据处理的相关问题。
3一定数量的中心点重复试验。
最为常用的拟合方法是采用多项式法，简单因素关系可以采用一次多项式，含有交互相作用的可以采用二次多项式，更为复杂的因素间相互作用可以使用三次或更高次数的多项式。
响应面优化法，考虑了试验随机误差；
再加上第二局部极值点,才适合于非线性拟合。
3一定数量的中心点重复试验。
另外，使用一些数据处理软件，可以方便的得到最优化结果。
Box-BehnkenDesign，简称BBD，也是响应
如果根据预测的实验条件，能够得到相应的预测结果一致的实验结果，那么说明进行响应面优化分析是成功的；
F为析因设计局部实验次数,或，其中k为因素数，
响应面优化法，考虑了试验随机误差；;按照实验设计安排实验，得出实验数据，下一步即是对实验数据进行响应面分析。响应面分析主要采用的是非线性拟合的方法，以得到拟合方程。最为常用的拟合方法是采用多项式法，简单因素关系可以采用一次多项式，含有交互相作用的可以采用二次多项式，更为复杂的因素间相互作用可以使用三次或更高次数的多项式。一般，使用的是二次多项式。
;根据得到的拟合方程，可采用绘制出响应面图的方法获得最优值；也可采用方程求解的方法，获得最优值。另外，使用一些数据处理软件，可以方便的得到最优化结果。响应面分析得到的优化结果是一个预测结果，需要做实验加以验证。如果根据预测的实验条件，能够得到相应的预测结果一致的实验结果，那么说明进行响应面优化分析是成功的；如果不能够得到与预测结果一致的实验结果，那么需要改变响应面方程，或是重新选择合理的实验因素与水平。;应用举例：响应面分析法优化槐米总黄酮的提取工艺;响应面实验设计方案;多元二次响应面回归模型的建立于分析;各因素的方差分析;响应面图示
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