响应面试验设计与分析
统计分析响应面SPSS
13.2
3
1.25
12
3
1.3
12.8
4
1.2
12.4
4
1
9.8
4
1.15
11.6
4
1.1
10.6
4
1
9.2
4
1.45
13.9
4
1.35
12.8
4
1.15
9.3
4
1.1
9.6
4
1.2
12.4
4
1.05
11.2
4
1.1
11
主体间效应的检验 因变量:y
源
III 型平方和
df
均方
F
Sig.
校正模型 截距
SST SSt SSe SST SSt SSx SSe dft nk 1 dft k 1, dfe nk k 1
总平方和=处理间平方和+B组间平方和+误差平方和
(yij y)2 (yi y)2 (yij yi)2
1.55 13.4
1.4
11.2
1.5
11.6
1.6
12.6
1.7
12.5
配方1
初生重 50日
x
龄重y
1.35 10.2
1.2
9.4
1.45 12.2
1.2
10.3
1.4
11.3
1.3
11.4
1.15 12.8
1.3
10.9
1.35 11.6
1.15
8.5
1.35 12.2
1.2
9.3
配方2
初生重 50日
.735
.446
响应面试验设计与分析
响应面试验设计与分析响应面试验设计与分析是一种常用的实验设计方法，用于确定多个因素对其中一响应变量的影响程度和相互作用关系。
在工程、科学和医学等领域中，响应面试验设计与分析被广泛应用于优化工艺参数、确定最佳组合方案、优化配方等方面。
首先，确定试验因素和水平。
试验因素是指对响应变量有潜在影响的变量，水平是指试验因素的不同取值。
在确定试验因素和水平时，需要考虑相关信息，如前期试验结果、实际生产条件、实例经验等。
其次，确定试验设计。
常用的试验设计方法包括正交设计、Box-Behnken设计、中心组合设计等。
正交设计能够探索更多的因素和交互作用，但对样本量要求较高；Box-Behnken设计适用于三因素三水平的试验设计，样本量要求相对较低；中心组合设计是通过在试验设计中增加中心点来检查实验的误差，从而进行检验实验的可重复性和可靠性。
第三步是进行试验。
根据确定的试验设计方法，制定实际的试验方案，包括试验样本数量、试验条件、试验次数等。
对于每一组试验，记录相关数据。
第四步是分析数据及建立预测模型。
通过对试验数据的统计分析，建立影响因素与响应变量之间的关系模型。
常用的分析方法包括方差分析、回归分析等。
在建立预测模型时，可以使用多元多项式回归、径向基函数网络等方法。
最后一步是优化响应变量。
通过分析建立的预测模型，确定最优条件以达到最佳响应变量。
这可以通过对响应曲面图进行优化，找到使响应变量最大或最小的取值。
响应面试验设计与分析的优点是能够更全面地考虑多个因素对响应变量的影响，并建立预测模型进行优化。
但也存在一些限制，如样本量有限、模型的假设条件等。
因此，在进行响应面试验设计与分析时，需要仔细选择试验因素、合理确定试验设计，并对结果进行验证和优化。
DesignExpert响应面分析实验设计案例分析和CCD设计详细教程
一个完整的CCD器件由光敏单元、转移栅、移位寄存器及一些辅助输入、输出电路组成。CCD工作时，在设定的积分时间内由光敏单元对光信号进行取样，将光的强弱转换为各光敏单元的电荷多少。取样结束后各光敏元电荷由转移栅转移到移位寄存器的相应单元中。移位寄存器在驱动时钟的作用下，将信号电荷顺次转移到输出端。将输出信号接到示波器、图象显示器或其它信号存储、处理设备中，就可对信号再现或进行存储处理。由于CCD光敏元可做得很小（约10um），所以它的图象分辨率很高。
图12A及B对ACE抑制率影响的响应面
图13A与C对ACE抑制率影响的等高线
图14A及C对ACE抑制率影响的响应面
图15A与D对ACE抑制率影响的等高线
图16A及D对ACE抑制率影响的响应面
图17B与C对ACE抑制率影响的等高线
图18B及C对ACE抑制率影响的响应面
图19B与D对ACE抑制率影响的等高线
要了解CCD的原理，必须对半导体的基本知识有一些了解，可参见附录。
一．CCD的MOS结构及存贮电荷原理
CCD的基本单元是MOS电容器，这种电容器能存贮电荷，其结构如图1所示。以P型硅为例，在P型硅衬底上通过氧化在表面形成SiO2层，然后在SiO2 上淀积一层金属为栅极，P型硅里的多数载流子是带正电荷的空穴，少数载流子是带负电荷的电子，当金属电极上施加正电压时，其电场能够透过SiO2绝缘层对这些载流子进行排斥或吸引。于是带正电的空穴被排斥到远离电极处，剩下的带负电的少数载流子在紧靠SiO2层形成负电荷层（耗尽层），电子一旦进入由于电场作用就不能复出，故又称为电子势阱。
CCD的信号电荷读出方法有两种:输出二极管电流法和浮置栅MOS放大器电压法.
图5(a)是在线列阵未端衬底上扩散形成输出二极管,当二极管加反向偏置时,在PN结区产生耗尽层。当信号电荷通过输出栅OG转移到二极管耗尽区时,将作为二极管的少数载流子而形成反向电流输出。输出电流的大小与信息电荷大小成正比,并通过负载电阻RL变为信号电压U0输出.
软件测试中的正交实验设计和响应面分析
软件测试中的正交实验设计和响应面分析在软件测试中，正交实验设计和响应面分析是两种重要的方法，它们能够帮助测试人员高效地进行测试计划的设计和分析，以提高测试效率和准确性。
本文将介绍正交实验设计和响应面分析的基本原理和应用，并探讨它们在软件测试中的作用。
一、正交实验设计正交实验设计是一种经典的实验设计方法，它通过有限的实验次数来探索多个因素对实验结果的影响，并确定各个因素的主要影响因素和相互之间的关系。
在软件测试中，正交实验设计可以帮助测试人员确定测试用例的选择，从而高效地发现软件中的缺陷。
正交实验设计的基本原理是通过选择一定数量的正交数组来构建测试用例的组合，从而覆盖测试用例设计空间中的各个因素和水平。
通过这种方式，我们可以在有限的实验次数内尽量多地涵盖不同的组合情况，从而探索系统的行为和性能。
举个例子来说，一个软件系统有三个可变因素：操作系统（A）、数据库（B）和网络延迟（C），每个因素有两个水平：A1和A2、B1和B2、C1和C2。
如果我们使用正交实验设计，可以选择一个2^3的正交数组来设计测试用例，每个因素和水平在数组中均匀分布。
这样，通过一系列的实验，我们就可以全面地评估不同因素对系统性能的影响，从而指导后续的测试工作。
二、响应面分析响应面分析是一种基于数学模型的实验设计和分析方法，它通过构建数学模型来描述因变量与自变量之间的关系，并通过优化这个数学模型来确定最佳的实验设计方案。
在软件测试中，响应面分析可以帮助测试人员预测系统的性能，并指导测试用例设计和测试策略的确定。
响应面分析的基本原理是通过多次实验来确定自变量与因变量之间的关系，并建立一个数学模型来描述这种关系。
在软件测试中，自变量可以是测试用例的参数设置，而因变量可以是系统的性能指标，如响应时间、吞吐量等。
通过采集实验数据，并根据这些数据构建数学模型，我们可以预测不同参数设置下系统的性能指标，并优化测试策略。
举个例子来说，我们可以通过响应面分析来确定最佳的并发用户数，以使系统能够在承载量和性能之间取得平衡。
响应面试验设计及design-expert实现
响应面试验设计与分析及Design-Expert软件实现
第一部分
响应面试验设计与分析
在响应分析中，观察值y可以表述为：
y f(x1，x2，，xl )
其中 f(x1，x2，，xl )是自变量x1，x2，，xl的函数，是误差项。
在响应面分析中，首先要得到回归方程，然后通过对自变 量 x1，x2，，xl 的合理取值，求得使 yˆ f(x1，x2，，xl )最优 的值，这就是响应面设计试验的目的。
响应面试验设计与分析
立方体
立方点，也称立方体点、角点，即2水平对 应的“-1”和“+1”点。各点坐标皆为+1或-1 。在k个因素的情况下，共有2k个立方点
响应面试验设计与分析及Design-Expert软件实现
第一部分
响应面试验设计与分析
轴向点(axial point)
轴向点，又称始点、星号点，分布在轴向
第一部分
响应面试验设计与分析
响应面方法分类方 法分类
➢中心复合试验设计
(Central Composite Design，CCD)；
➢Box-Behnken试验设计。
响应面试验设计与分析及Design-Expert软件实现
第一部分
响应面试验设计与分析
一般步骤
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；
响应面试验设计与分析及Design-Expert软件实现
第一部分
响应面试验设计与分析
适用范围
➢确信或怀疑因素对指标存在非线性影响； ➢因素个数2-7个，一般不超过4个； ➢所有因素均为计量值数据； ➢试验区域已接近最优区域； ➢基于2水平的全因子正交试验。
DesignExpert响应面法实验设计与案例分析
DesignExpert响应⾯法实验设计与案例分析⾷品科学研究中实验设计的案例分析—响应⾯法优化超声波辅助酶法制备燕麦ACE抑制肽的⼯艺研究摘要：选择对ACE 抑制率有显著影响的四个因素：超声波处理时间(X1)、超声波功率(X2)、超声波⽔浴温度(X3)和酶解时间(X4)，进⾏四因素三⽔平的响应⾯分析试验，经过Design-Expert优化得到最优条件为超声波处理时间28.42min、超声波功率190.04W、超声波⽔浴温度55.05℃、酶解时间2.24h，在此条件下燕麦ACE 抑制肽的抑制率87.36%。
与参考⽂献SAS软件处理的结果中⽐较差异很⼩。
关键字： Design-Expert 响应⾯分析1.⽐较分析表⼀响应⾯试验设计⽔平因素-1 0 1 超声波处理时间X1(min) 20 30 40超声波功率X2(W) 132 176 220超声波⽔浴温度X3(℃) 50 55 60 酶解时间X4(h) 1 2 3 2.Design-Expert响应⾯分析分析试验设计包括：⽅差分析、拟合⼆次回归⽅程、残差图等数据点分布图、⼆次项的等⾼线和响应⾯图。
优化四个因素（超声波处理时间、超声波功率、超声波⽔浴温度、酶解时间）使响应值最⼤，最终得到最⼤响应值和相应四个因素的值。
利⽤Design-Expert软件可以与⽂献SAS软件⽐较，结果可以得到最优，通过上述步骤分析可以判断分析结果的可靠性。
2.1 数据的输⼊图 1 2.2 Box-Behnken响应⾯试验设计与结果图 2 2.3 选择模型图 32.4 ⽅差分析图 4在本例中，模型显著性检验p<0.05，表明该模型具有统计学意义。
由图4知其⾃变量⼀次项A，B，D，⼆次项AC,A2,B2,C2,D2显著(p<0.05)。
失拟项⽤来表⽰所⽤模型与实验拟合的程度，即⼆者差异的程度。
本例P值为0.0861>0.05，对模型是有利的，⽆失拟因素存在，因此可⽤该回归⽅程代替试验真实点对实验结果进⾏分析。
响应面试验解析
响应面优化法的不足
响应面优化的前提是：设计的实验点应包括最 佳的实验条件，如果实验点的选取不当，使用 响应面优化法是不能得到很好的优化结果的。 因而，在使用响应面优化法之前，应当确立合 理的实验的各因素与水平。
Hale Waihona Puke 三、建立回归模型Central Composite Design（CCD）或Box-Behnken Design 响应面优化分析
一、确定单因素水平
（1）Plackett-Burman实验设计确定最佳单因素水平。
P<0.05 则显著
（2）根据以往文献确定单因素水平
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2
二、单因素试验
《优化蓝莓花青素提取工艺》
3
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11
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12
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完
得到回归模型（多元二次方程）： 5
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四、回归模型方差分析
《优化对抑制多杀性巴氏杆菌的枯草芽孢杆菌五倍子发酵液发酵条件》
Y=26.79+0.57A+0.52B+2.73C+0.32AB+1.09AC--0.97BC--0.54A2--0.48B2-0.91C2
实验目的：改进国标GB5009.5-2010《食品安全国家标准：食品 中蛋白质的测定》，第一种方法：凯氏定氮法中蛋白质的含量测 定方法 实验方法：用工业液体NaOH代替GB5009.5-2010中规定的固体 NaOH,对食品中蛋白质含量进行测定，并对测定结果进行对比分 析。 实验结果：实验结果显示，用工业液体NaOH代替固体NaOH，对食 品中蛋白质含量进行测定，两种方法平均值绝对差值占算术平均 值的0.12%，代替方法引入的不确定度仅占测量值的1%，远低于 GB5009.5-2010精密度10%的要求。 资料类型：定性变量[无序变量（多项分类）] 试验指标：化学实验结果、不确定度评定结果为定量指标 试验因素：环境因素、NaOH溶液浓度（2因素） 因素水平：①环境：两个实验室（2水平A1、A2） ②浓度：40%NaOH溶液，42.3%液碱（2水平B1、B2） 试验处理：A1B1、A1B2、A2B1、A2B2四个处理,每个处理重复4次 统计量：①平均值：每个处理重复四次后蛋白质含量算数平均数 （4个） ②极差：4个
响应面分析法课件
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2
响应面优化法的优点
• 响应面优化法，考虑了试验随机误差；同时， 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，是解决实际问题的有效手段。
• 所获得的预测模型是连续的，与正交实验相比， 其优势是：在实验条件寻优过程中，可以连续 的对实验的各个水平进行分析，而正交实验只 能对一个个孤立的实验点进行分析。
(1/2一般5 因素以上采用)，设计表有下面三个部分组成：
(1) 析因设计。
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7
2极值点。由于两水平析因设计只能用作线性考察, 需 再加上第二部分极值点, 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( star poin t) , 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(o rthogonal)或均一精密有关。
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14
应用举例：响应面分析法优化槐米总黄酮 的提取工艺
根据Box-Benhnkende的中心组合设计原理选取乙醇浓 度、提取时间、液料比对槐米总黄酮影响显著的3个因 素，采取3因素3水平响应面分析法。
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15
响应面实验设计方案
以提取时间A、乙醇浓度B、液料比C为自变量， 以槐米总黄酮提取率为响应值(Y)进行响应面分析 实验，
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3
响应面优化法的不足
• 响应面优化的前提是：设计的实验点应包括最 佳的实验条件，如果实验点的选取不当，使用 响应面优化法是不能得到很好的优化结果的。 因而，在使用响应面优化法之前，应当确立合 理的实验的各因素与水平。
高老师讲座实验设计与优化-响应面分析
第一部分 影响因素的筛选
每个因子取高、低两个水平（-1和+1），通常， 低水平为原始条件，高水平约取低水平的1.25~1.5 倍左右，一般不超过2倍。 但对某些因子，高低水平的差值不能过大，以防 掩盖了其它因子的重要性，应依据实验条件而定。 当缺乏可参考的数据时，对需结果进行研判，对 负显著和不显著的因素需考虑是否是因为设计不合 理造成，负显著则需减小水平值，不显著可能的原 因是取值过低或取值在B段。
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第二部分 响应面分析
Box-Behnken设计(BBD)和均匀外壳设计， •Box和Behnken设计(1960)将一水平因析设计与平 衡的和不平衡的不完全区组设计结合在一起发展了 一类二水平的_阶设计。 • BBD设计的优点是每个因素只有三水平，所以因 素少。k=3的BBD设计是十分经济的，因此当k>5时， 推荐一般不再采用BBD设计。 •均匀外壳设计？？
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第二部分 响应面分析
星点 设计
建模：因素 与响应值多 元回归分析 模型统方 差分析可 视化 优化
星点设计：因素水平表 星点设计 实验 回归与方差分析 优化
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第二部分 响应面分析
案例 星点设计-效应面法优选灯盏花乙素超声提取
•实验设计--星点设计 因素水平表 通常实验表是以代码的 形式编排的，实验时再转 化为实际操作值，一取值 为 0，±l，±α……。0： 零水平（中央点） ；上 下水平：±l ；上下星号 臂 ±α 。 α=1.414 ， 或 1.732，2.00
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第二部分 响应面优化
•响应法（Response Surface Methodology，RSM）结 合了特定数学与统计方法之集合所衍生出的方法论， 其目的在协助研究人员对科学系统或工业制程中最 佳产品设计、制程改善、系统最佳化等问题提供一 套分析、求解程序，尤其是当系统特性受大量非线 性变量影响，解决多变量问题的一种可视化统计方 法。
响应曲面设计与分析ppt课件
DOE设计的基本原则: 重复实验(Replication); 随机化(Randomization); White划分区组(Blocking);
The 7th term DOE training
DOE种类: 1. 部分因子DOE—筛选 2. 全因子DOE 3. RSM 4. Taguchi Design 5. Mixture Design 6. EVOP调优运算
Normal Probability Plot
99
N
15
2
AD
0.155
90
P-Value 0.942
1
Versus Fits
50
0
Residual
10
1
-3.0 -1.5 0.0
1.5
3.0
Residual
-1
-2
300
400
500
600
Fitted Value
Histogram
3
Versus Order
目的：响应变量Ｙ究竟如何依赖于自变量，进而找到最佳自变量的设置 使的响应变量得到最佳值（较适应望大和望小的情形）
先用两水平的因子试验数据拟和线性回归方程，如有弯曲趋势， 再拟和一个含二次项的回归方程
y b0 b1x1 b2 x2 b11x12 b22 x22 b12 x1x2 error
White
4
The 7th term DOE training
JMP软件中DOE的基本类型:
自定义设计 因子设计 响应面设计
全因子设计,因子个数少,需要考 查交互项
稳健设计 混料设计
预确定设计
White
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响应曲面设计与分析
例子：此试验的目标是找出预定控制因子设置，它可在最大化附着 性（脱拉力）的同时最小化尼龙管的组装成本。
因子名称 类型 水平 注释
干扰
控制 3 管道和连接器干扰
壁厚
控制 3 连接器的壁厚度
深度
控制 3 将管道插入至连接器的深度
粘度
控制 3 粘度百分比
时间
噪声 2 处理时间
温度
噪声 2 温度
湿度
噪声 2 相对湿度
20
响应面响应
21
22
交互作用分析
▽\Prediction profiler\Interaction profiler
23
预测刻画器
600 550 500 450 400 350 300 250
预测结果
拉伸 603.75 ±6.0359 66
1
0.5
意愿 0.9987 65
0
0.8 1
1.2 1.4 1.6
High Cur Low
Composite Desirability
1.0000
弹度-1 Maximum y = 603.750 d = 1.0000
硅_1 1.70 [0.70] 0.70
硫_1 2.80 [1.80] 1.80
硅烷_1 60.0 [40.0] 40.0
Percent
Frequency
自定义设计 因子设计 响应面设计
全因子设计,因子个数少,需要考 查交互项
稳健设计 混料设计
预确定设计
5
Minitab软件中DOE的基本类型:
> 因子 > 响应曲面 > 混合 > 田口
6
复习： 中心点center point设计和最大倾斜法
响应面分析教程范文
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在进行响应面分析前，首先需要确定自变量的选择范围和级别，即确
定自变量的实验设计。
一般采用正交试验设计方法，通过选取一系列试验
点来覆盖自变量的范围。
接下来，需要进行实验，并收集相关数据。
然后，根据实验数据，建
立一个数学模型。
常用的数学模型包括线性模型、二次模型和响应面模型。
模型的建立可以借助统计分析软件进行，如Minitab、SAS等。
在建立数学模型后，可以进行参数估计和假设检验，以确定模型的有
效性和统计显著性。
如果模型的效果不显著，可以尝试优化模型或者调整
实验设计。
最后，根据建立的数学模型，可以进行响应面分析和优化。
通过分析
模型的系数和方差分析，可以确定影响因素的权重和重要性。
进一步，可
以通过模型进行预测和优化，找到最佳的实验条件，以实现最优效果。
总的来说，响应面分析是一种有力的试验设计和数据分析方法。
通过
建立数学模型和优化分析，可以实现最佳效果和预测结果。
在实际应用中，需要结合具体问题和需求，选择适当的试验设计和数据分析方法，以实现
最大的效益。
响应面ccd实验和bbd实验原理
响应面ccd实验和bbd实验原理一、引言响应面ccd实验和bbd实验是一种常用的试验设计方法，用于研究因素对响应变量的影响关系。
本文将分别介绍响应面ccd实验和bbd实验的原理和应用。
二、响应面ccd实验原理响应面ccd实验是一种多因素试验设计方法，用于确定多个因素对响应变量的影响关系。
ccd是central composite design的缩写，即中心组合设计。
该设计方法主要包括以下几个步骤：1.确定因素：首先确定影响响应变量的因素，例如温度、压力、浓度等。
根据实际情况和试验目的，选择适当的因素进行研究。
2.确定水平：对于每个因素，确定其水平范围。
一般选择低水平、高水平和中心水平。
低水平和高水平分别表示因素的最小值和最大值，中心水平表示因素的中间值。
3.设计试验矩阵：根据选择的因素和水平，设计试验矩阵。
试验矩阵是一个二维矩阵，每一行表示一个试验点，每一列表示一个因素。
根据设计要求，确定试验点的个数。
4.进行实验：根据设计的试验矩阵，进行实验。
对于每个试验点，设置相应的因素水平条件，并记录响应变量的值。
5.建立模型：根据实验结果，建立因素与响应变量之间的数学模型。
常用的模型包括一次多项式模型、二次多项式模型等。
6.分析模型：对建立的模型进行分析，得到各个因素对响应变量的影响程度。
可以通过分析方差(ANOVA)等方法进行统计分析。
7.优化：根据分析结果，确定优化方案，找到使响应变量达到最优值的因素水平组合。
三、bbd实验原理bbd实验是一种响应面设计方法的简化形式，即Box-Behnken design。
与ccd实验相比，bbd实验设计更简单，适用于因素较多的情况。
其原理主要包括以下几个步骤：1.确定因素：与ccd实验类似，首先确定影响响应变量的因素。
2.确定水平：对于每个因素，确定其水平范围。
与ccd实验不同的是，bbd实验只选择三个水平，分别是低水平、中心水平和高水平。
3.设计试验矩阵：根据选择的因素和水平，设计试验矩阵。
响应面试验设计
影响因子
(2006年数据)
10.452 6.352 3.799 2.358 2.327 1.535 1.387 1.375
Journal of Food Engineering
European Food Research and Technology Journal of Food Science
1.209
1.084 0.99
2013年 2012年 2011年 2010年 2009年 2008年 2007年 2006年 2005年 2004年 2003年 2002年 2001年 2000年 0
555 787 668 533 411 241 161 110 47 44 29 19 11 11 100 200 300 400 500 文章数量 600 700 800 900
中心点的个数选择
满足旋转性的前提下，如果适当选择Nc，则 可以使整个试验区域内的预测值都有一致均匀精 度(uniform precision)。见下表：
• 但有时认为，这样做的试验次数多，代价太 大， Nc其实取2以上也可以；如果中心点的 选取主要是为了估计试验误差， Nc取4以上 也够了。
• 总之，当时间和资源条件都允许时，应尽可 能按推荐的Nc个数去安排试验，设计结果和 推测出的最佳点都比较可信。实在需要减少 试验次数时，中心点至少也要2-5次。
响应面法在试验设计中应用
科研过程中，为了提高目标产物产量 、 品质，或者 是减低成本，都需要做试验。 如何安排试验，有一个方法问题
不好的试验设计方法，即使做了大量的试 验，也未必能达到预期的目的；
一个好的试验设计方法，既可以减少实验次数，缩短试验时间和 避免盲目性，又能迅速得到有效的结果。
• 什么叫做（优化）试验设计方法？ – 把数学上优化理论、技术应用于试验设计中， 科学的安排试验、处理试验结果的方法。 – 采用科学的方法去安排试验，处理试验结果， 以最少的人力和物力消费，在最短的时间内 取得更多、更好的生产和科研成果的最有效 的技术方法。
(整理)响应面优化实验方案设计
食品科学研究中实验设计的案例分析——响应面法优化超声辅助提取车前草中的熊果酸班级：学号：姓名：摘要：本文简要介绍了响应面曲线优化法的基本原理和使用步骤，并通过软件Design-Expert 7.0软件演示原文中响应面曲线优化法的操作步骤。
验证原文《响应面法优化超声辅助提取车前草中的熊果酸》各个数据的处理过程，通过数据对比，检验原文数据处理的正确与否。
关键词：响应面优化法数据处理 Design-Expert 7.0 车前草前言：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。
响应面优化法的局限性: 在使用响应面优化法之前，应当确立合理的实验的各因素和水平。
因为响应面优化法的前提是设计的试验点应包括最佳的实验条件，如果试验点的选取不当，实验响应面优化法就不能得到很好的优化结果。