2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、響應(yīng)曲面方法(Response Surface Methodology)是對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量改進(jìn)的一種有效的試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法。在多響應(yīng)優(yōu)化問(wèn)題中,多個(gè)響應(yīng)模型的擬合優(yōu)度有很大不同,多響應(yīng)優(yōu)化結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性會(huì)受到影響。本文主要研究基于響應(yīng)曲面模型不同擬合優(yōu)度的多響應(yīng)優(yōu)化方法。
   本文首先對(duì)響應(yīng)曲面方法的一些基本理論和應(yīng)用方法做了介紹,然后著重介紹解決多重響應(yīng)優(yōu)化問(wèn)題的一些方法,包括馬氏距離法、質(zhì)量損失函數(shù)法、傳統(tǒng)的滿(mǎn)意度函數(shù)方法等,

2、并對(duì)這些常用方法進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。
   因?yàn)橐陨咸岬降某S玫亩囗憫?yīng)優(yōu)化方法并未考慮多響應(yīng)模型的擬合優(yōu)度,或者并未很好的解決不同擬合優(yōu)度下的多響應(yīng)優(yōu)化問(wèn)題,本文接下來(lái)研究基于響應(yīng)曲面模型擬合優(yōu)度的多響應(yīng)優(yōu)化方法。為了這個(gè)問(wèn)題,首先應(yīng)分析回歸的模型擬合優(yōu)度,確定一個(gè)合理的能夠衡量模型的回歸擬合程度的指標(biāo)。由于R2會(huì)隨著模型中因子個(gè)數(shù)的增加而增大,使用R2作為回歸模型的擬合優(yōu)度的度量不太恰當(dāng)。而考慮修正的R2,即R2adj,但R2adj

3、的優(yōu)越性并沒(méi)有得到理論性的證明,將其作為回歸模型的擬合優(yōu)度的指標(biāo)也不合適。RNL用于非線(xiàn)性回歸模型的擬合優(yōu)度指標(biāo),RNL有一定的合理性。
   然后,本文以傳統(tǒng)的滿(mǎn)意度函數(shù)為基礎(chǔ),結(jié)合Kim提出的指數(shù)滿(mǎn)意度函數(shù)的思想,提出了一種考慮擬合優(yōu)度指標(biāo)RNL的改進(jìn)的滿(mǎn)意度函數(shù)模型,對(duì)該模型做了具體的解釋和分析,最后對(duì)兩個(gè)案例應(yīng)用該方法進(jìn)行驗(yàn)證,得到了較為理想的效果。該方法考慮了響應(yīng)模型的擬合優(yōu)度因素,分析了不同的擬合優(yōu)度對(duì)多響應(yīng)優(yōu)化結(jié)果

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