响应面优化预测最小值实例

响应面优化预测最小值实例
[实验目的和要求]
1.了解响应面优化实验的原理。

2.熟悉design expert软件的基本操作。

3.熟悉响应面优化实验的具体流程。

4.优化香菇多糖发酵培养基
[实验器材]
Design expert软件
[实验原理和方法]
香菇多糖：是一种生理活性物质。

它具有抗病毒、抗肿瘤、调节免疫功能和刺激干扰素形成等功能。

提取方法：从香菇子实体或经深层发酵后的发酵液中提取。

香菇子实体生长周期长，产量和多糖得率均较低。

而深层发酵培养香菇菌丝体不仅发酵液中含有与子实体相当或更高的营养物质，同时还可利用农副产品作原料，成本低，周期短，易于大规模生产，因此已得到广泛应用于重视。

响应曲面设计方法（Response SufaceMethodology，RSM）是利用合理的试验设计方法并通过实验得到一定数据，采用多元二次回归方程来拟合因素与响应值之间的函数关系，通过对回归方程的分析来寻求最优工艺参数，解决多变量问题的一种统计方法（又称回归设计）。

响应面曲线法的使用条件有：①确信或怀疑因素对指标存在非线性影响；②因素个数2-7个，一般不超过4个；③所有因素均为计量值数据；试验区域已接近最优区域；④基于2水平的全因子正交试验。

进行响应面分析的步骤为：①确定因素及水平，注意水平数为2，因素数一般不超过4个，因素均为计量值数据；②创建“中心复合”或“Box-Behnken”设计；③确定试验运行顺序（Display Design）；
④进行试验并收集数据；⑤分析试验数据；⑥优化因素的设置水平。

响应面优化法的优点：①考虑了试验随机误差②响应面法将复杂的未知的函数关系在小区域内用简单的一次或二次多项式模型来拟合，计算比较简便，是降低开发成本、优化加工条件、提高产品质量，解决生产过程中的实际问题的一种有效方法③与正交试验相比，其优势是在试验条件寻优过程中，可以连续的对试验的各个水平进行分析，而正交试验只能对一个个孤立的试验点进行分析。