经典实验设计方法包括完全因素设计、Plackett-Burman设计、中心复合设计、Box-behnken设计、D优化方法等。其中的多种方法已经介绍过了(请看胸有成竹 事半功倍——实验设计方法。)经典实验设计主要用于安排仪器实验、田间实验等现实操作实验等,并且考虑减少实验随机误差的影响。 现代实验方法包括蒙特卡洛设计、拉丁超立方体...
1.一种序贯采样的拉丁超立方实验设计方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤S100:根据所处理设计的条件和目标,建立工程优化设计数学模型,确定n维归一化后的设计空间和所需基矩阵的个数m,其中n为设计变量个数,m为不小于log 2 n的整数,通过基矩阵构造2 m 因子2 m+1 +1或2 m+1 水平拉丁超立设计矩阵T; 步骤S20...
摘要：本发明提供一种序贯采样的拉丁超立方实验设计方法，通过基矩阵构造2因子2+1水平的正交拉丁超立方设计矩阵，在序贯采样过程中，引入优化算法，提高所设计采样点的空间分布性能，提高采样准确性。申请人：中国人民解放军国防科学技术大学 地址：410073 湖南省长沙市开福区德雅路109号 国籍：CN 代理机构：北京中济...
一种基于切换序贯采样模式的减速器优化设计实现方法,采用拉丁超立方采样方法与高精度计算模型构建初始数据库,并依此构建初始代理模型;在迭代更新代理模型样本点的过程... 刘钊,李钼石,许灿,... 被引量: 0发表: 2023年 面向复杂仿真元建模的序贯近邻探索实验设计方法 序贯实验设计近邻探索拉丁超立方抽样复杂仿真影响...
如题，最近用优化拉丁方做实验设计，发现用不同的随机种子得到的设计矩阵的均匀程度不一样，那么，我...
目前常用的优化拉丁超立方实验设计方法有:(1)基于智能算法,选择一定的充满空间的性能指标(通常为最大化最小距离,最小化中心偏差,最小化列相关系数等),对m维中的n个值的排列进行优化,得到优化的LHS,这种方法在维度较低,采样点数目较少时,可以得到较好的采样结果(一般要求m<10,n<200),随着维度和采样点个数的...
(Uniform Design,UD),正交拉丁超立方设计(Orthogonal Latin Hypercube,OLHC)以及近似正交拉丁超立方设计(Nearly Orthogonal Latin Hypercube,NOLH)的基础上,作了进一步的改进,提出更加适用于一般情况的实验设计方法.论文研究的主要内容包括以下几个方面:(1)论文研究了不同的实验设计方法论文研究了完全随机设计,正...