二阶可加混料模型稳健D-最优设计

本文研究了在给定两个随机模型先验测度r下的q分量二阶可加混料模型稳健D-最优设计。依据Kiefer次序下完备集的结果且结合稳健D-最优准则,给出了二阶可加模型稳健D-最优的相关理论,并得到了四分量可加模型稳健D-最优ξα_r~*=α_r~*ξ_1~*+(1-α_r~*)ξ_2~*,且利用等价性定理证明了ξα_r~*为稳健D-最优设计。同时基于α_r~*与先验测度r的关系,介绍了先验测度r选择的效率最大最小原则,得到了四分量二阶可加模型的最优先验测度r~*,且比较了四分量二阶可加混料模型稳健D-最优设计与D-最优设计的效率。     

不确定性响应混料模型的最优设计

在混料试验中,响应变量存在着不确定性,提出了一类新的混料试验模型.基于模糊数的可能性方差理论,为该混料模型定义了D-最优和G-最优设计准则.同时,讨论了该模型最优设计的等价定理,并给出实例分析.     

缺失项二阶混料模型I最优设计

混料试验设计的应用热点已经从工农业转到医学领域,模型从通常的规范和中心多项式模型发展到适合应用的具有缺失项的模型,最优性准则中从参数估计准确出发的D最优研究较多,但是能准确预测响应面估计的I最优准则更适合研究混料设计,又因为需要复杂运算所以研究较少.现在利用MATLAB软件,在I最优准则下,对具有缺失项的二阶混料模型进行计算,区别于过去的线性优化,使用非线性优化,给出缺失项二阶混料模型的I最优设计重要的结论性定理.     

基于二阶指数混料模型的A-最优设计

使用最优设计理论研究混料试验的过程中,需考虑混料模型对应的函数向量。当函数向量为非线性函数时,虽可使用Taylor级数进行近似,但级数阶的选取必然使得误差的存在,给试验带来偏差。本文旨在使用最优设计理论,研究q分量二阶指数混料模型的A-最优设计问题,并得到了该模型下的最优设计。且从设计效率的角度,研究了不同分量下的A-最优设计效率,为确定设计优劣提供了一个依据,并给出了进一步可以研究的问题。     

混料试验的拟分量变换设计

在混料试验中有两类重要的设计,分别是最优设计与均匀设计.为了构造一类能兼顾最优性与均匀性的混料设计,本文在Scheffe型设计的基础上提出了混料拟分量变换设计.首先定义了填充格子点集并讨论了它的相关性质,然后以填充格子点集作为NT-net用于度量点集的均匀程度,证明了对称区域内的中心压缩拟分量变换设计最均匀,以及D-,A-最优设计的拟分量变换设计具有最优性不变的性质.通过实例分析,验证了拟分过变换设计的有效性,并且这种设计能保证在变换区域内的最优性以及整体区域的均匀性.这种方法所建立的模型与真实模型更接近,更稳健.     

混料模型D—最优试验设计的改进DE算法研究

差分进化算法(Differential Evolution Algorithm)有较强的全局收敛能力和稳健性,应用该算法可解决工程学、计算机科学等领域的一些复杂优化问题。本文介绍一个改进DE算法,该算法适用于混料模型的近似最优设计问题,对于具有附加约束试验域的混料问题也可高效求解。最后,本文给出应用改进DE算法求解混料模型D-最优试验设计的例子。     

不确定约束混料域上的D-最优试验设计

使用混料试验设计研究中草药配方的过程中,需要考虑一类特殊的约束-加法取小不等式组成的不确定约束系统。该系统虽可简洁表达中药配方复杂的分量间关系,但却给试验设计过程带来了困难。本文旨在构造该约束系统形成约束域上的D-最优设计,首先给出一个将该系统化为线性约束不等式组的方法,然后使用改进的CONSIM算法求出极端顶点点集,并使用改进的MDRS算法求得D-最优的设计点集和该点集设计达D-最优时的测度,最后给出一个例子来展示算法,并提出有待进一步研究的问题。     

可加混料模型参数估计的D-最优正交区组设计

对于含有过程变量的二阶可加混料模型,利用正交拉丁方,研究了其参数估计的D-最优正交区组设计,一般性地给出了q分量时的D-最优正交区组设计的谱点结构,并以此推广得到含有相同或不同下界约束时的最优正交设计的谱点。     

混合效应模型中的D-最优设计

本研究的是混合效应-Ⅱ模型，首先，给出二阶模型存在D-最优回归设计点的必要条件。其次，组合D-最优回归设计和D-最优区组设计BIBD构造D-最优设计并给出寻找新的D-最优设计点的方法。以两种有代表性的组合误差分布为例，阐明新的D-最优设计点的获得过程，并给出了数值结果。     

对数项混料模型及其D-最优性

本文提出了具有对数项的新混料模型,它是Soheffe典型多项式模型的推广,并且是与Draper和st.John的倒数项混料模型相平行的另一种形式。对于在三分量和四分量的情形,我们利用Kiefor-Wolfowitz的等价定理,Fedorov和Wynn的方法以及本文提出的组合搜索所组成的计算机辅助设计方法,分别证明和构造了一次和二次的对数项混料模型的近似D-最优测度设计和D_n-最优确切设计。此外,本文还给出新模型在工程陶瓷材料研究中的实际应用。同时,把它与国外文献上的实例作了统计分析的比较。     

混料模型的混合最优设计

最优设计是试验设计中必不可少的一种设计方法,混合最优设计是二步最优设计中一种常见的应用。本文以混料模型为基础,提出一种新的寻求混合最优设计的方法,并以此方法解决了混料模型的混合最优设计问题。     

多响应Scheffé混料模型最优设计

在工业生产及科学实验中经常需要对多个混料试验指标进行统计分析,由于各响应指标之间存在一定的相关性,关于这类模型下最优设计的构造就变得比较复杂.本文在特定的相关条件下,构造了p维响应二阶Scheffe模型的D-最优设计,并讨论了二响应Scheffe模型的Ds-最优设计与A-最优设计.这三种最优设计的柱点测度只与变量个数有关而与响应协方差无关.     

基于特殊混料模型D-最优设计搜索的交换点式门限接受算法

在搜索混料模型D-最优设计的计算机算法领域,主流算法包括经典的Fedorov算法,以及元启发类算法,但两者在一些特定的优化问题上,分别在收敛速度和收敛精度方面有进一步提升的空间.文章分别探讨了可能造成这种情况的两类算法各自的局限性,并采取优势互补的策略,构建了交换点式门限接受算法,即ETA (exchange threshold accepting)算法.以含倒数项混料模型为例,文章验证了ETA算法生成设计的D-最优性,并分别与Fedorov算法和元启发类的ProjPSO算法作比较.结果表明,至少在某些特殊的混料模型D-最优设计的搜索方面,ETA算法在收敛速度和精度方面均具有一定的优势.     

含定性因子的二阶Scheff′e模型多目标最优设计北大核心

在实际的很多情形中,混料试验都具有多个目标,且响应变量不仅受到各分量的影响,还会受到其他定性因子变量的影响.文中基于一类含定性因子的混料模型,通过求解效率和极值得到多目标最优设计,并证明了该设计满足相应组合最优性.实例证明,该方法同样适用于3个或更多目标优化设计问题.     

混料分类模型的最优设计北大核心CSCD

由于混料试验中的响应变量常受到定性因子的影响,故通常采用分类模型来建模.通过已有的D-最优设计的结论导出A-,R-最优设计的方差函数以及等价条件,并给出实例分析.     

混料分类模型的最优设计

由于混料试验中的响应变量常受到定性因子的影响,故通常采用分类模型来建模.通过已有的D-最优设计的结论导出A-,R-最优设计的方差函数以及等价条件,并给出实例分析.     

两变量随机系数回归模型的最优设计

本文考虑两变量随机系数回归模型在单位正方形设计区域上基于A-,Ds-,I-和D-准则下的最优设计.证明了最优设计可在设计域的顶点处获得,并得到了几类最优设计的解析或数值结果.     

正交设计的最新发展和应用(Ⅲ)正交设计的D-最优性

最优设计是基于回归模型的一种试验设计方法,Ａ－最优,Ｄ－最优,Ｅ－最优等是常用的最优准则。本讲第一部份对最优设计作一简介,第二部份介绍正交设计的Ｄ－最优性。利用正交表的Ｄ－最优性,可以显着地增加高水平（４水平以上）正交表的使用效率     

关于离散型试验的最优设计

本文对线性模型中离散型试验的设计阵提出了一致最优与分组E最优的标准,找到了一致最优设计阵存在的充要条件,证明了正交设计与BIB区组设计是分组E最优设计和E最优设计.本文中的方法可以用于非离散型的试验,得到相应的结果.     

超立方体上的多元线性回归模型的最优设计

对n维超立方体上的多元线性回归模型采用2n个顶点进行均匀测度设计,证明了该设计在Iλ最优准则及D、A最优准则下都是最优设计,并给出了n=2,3时的最小二乘估计.