响应面优化法简介 响应面优化法,即响应曲面法( Response Surface Methodolog y ，RSM) ，这是一种实验条件寻优的方法， 适宜于解决非线性数据处理的相关问题。它囊括了试验 设计、 建模、检验模型的合适性、 寻求最佳组合条件等 众多试验和计技术；通过对过程的回归拟合和响应曲面 、等高线的绘制、可方便地求出相应于各因素水平的响 应值。在各因素水平的响应值的基础上，可以找出预测 的响应最优值以及相应的实验条件。 响应面优化法的优点 1 ）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。 2 ）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。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
