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求2因素3水平，一因素4水平，同时考虑一个一级交互作用的正交试验表头设计 已有3人参与
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| 求2因素3水平，一因素4水平，同时考虑一个一级交互作用的正交试验表头设计 |
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Mr__Right
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如果试验次数可以增加到36次,相当于全部试验: 表格不用计算也应该是下面这个,你可以用上面的命令验证一下,把18改成36就行: 1 1 1 1 1 2 1 1 3 1 1 4 1 2 1 1 2 2 1 2 3 1 2 4 1 3 1 1 3 2 1 3 3 1 3 4 2 1 1 2 1 2 2 1 3 2 1 4 2 2 1 2 2 2 2 2 3 2 2 4 2 3 1 2 3 2 2 3 3 2 3 4 3 1 1 3 1 2 3 1 3 3 1 4 3 2 1 3 2 2 3 2 3 3 2 4 3 3 1 3 3 2 3 3 3 3 3 4 |
4楼2014-03-24 08:56:45
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2楼2014-03-23 21:33:05
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非标准的试验设计表格一直是不容易解决的一个问题. 实际使用中尽量避免使用非标准的表格. 实在避免不了,可以这样考虑: 任何一种试验设计的方案都是信息矩阵的某种最优条件下的设计方案. 正交或Taguchi试验设计实际是一种D-optimal的试验设计方案 也就是使得信息矩阵的行列式达到最大值的试验设计方案. (这个可以参考: 方开泰,马长兴:正交与均匀试验设计,科学出版社2001,该书的第8页) 基于这种考虑,在没有现成的正交试验表格的情况下,可以自己计算一个D-optimal的实验表格. 因为试验的次数也可以实现确定,也就是,表格具体是什么样子由下面因素共同决定: 1.因素个数; 2.每个因素的水平; 3.因素之间交互作用的情况; 4.模型的方式(指二次,交互,线性等) 5.计划的试验的总次数和有没有重复试验; 表格的计算本身是非线性非凸优化,是不容易得到好的结果的.可以用Matlab中的函数 rowexch 帮助找到一个好的试验设计表格. 比如, 3个因素, 水平数[3,3,4]情况, 有一个交互, 如果不介意可以取18次试验(也可以取3x3x4=36次或更多),计算表格的命令是: warning off;sortrows(rowexch(3,18,'interaction','categorical',1:3,'levels',[3,3,4],'tries',1000,'maxiter',50)) 一个参考结果(18次试验的,D-optimal,不见得是全局最优,但应该还可以的) 1 1 1 1 1 2 1 1 4 1 2 1 1 2 3 1 2 4 1 3 2 2 1 1 2 1 2 2 2 2 2 2 4 2 3 3 3 1 2 3 1 3 3 1 4 3 2 1 3 2 2 3 2 3 |
3楼2014-03-24 08:50:38
5楼2015-05-31 18:05:51
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