(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210664597.4 (22)申请日 2022.06.13 (71)申请人 上海捷省优质量 技术服务有限公司 地址 200050 上海市长 宁区愚园路75 3号2 幢5V-5267室 (72)发明人 杨斯元　 (74)专利代理 机构 上海光华专利事务所(普通 合伙) 31219 专利代理师 庞红芳 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06F 111/04(2020.01) G06F 119/20(2020.01) (54)发明名称 响应曲面 实验的变量筛选及扩充的方法、 介 质及电子设备 (57)摘要 本发明提供一种响应曲面实验的变量筛选 及扩充的方法、 介质及电子设备， 所述响应曲面 实验的变量筛选及扩充的方法包括： 第一部分设 计采用十字型筛选设计对第一变量集合进行变 量筛选， 从中筛选出预设数量的变量形成第二变 量集合； 采用对含有第二变量集合的初始设计 点， 即第一部分设计的子集， 进行扩充获得第二 部分设计； 将所述第二部分设计与所述第一部分 设计的子集的试验数据合并成响应曲面实验数 据。 本发明不但可以估计主效应而且 可以同时估 计二次项， 完全不受效应稀疏程度的约束。 待筛 选变量含有分类变量时， 可以对分类变量与连续 变量分别筛选， 后续对筛选出来的变量集合进行 相应扩充， 实现响应曲面试验设计 。 权利要求书2页 说明书14页 附图2页 CN 114996954 A 2022.09.02 CN 114996954 A 1.一种用于响应曲面实验的变量筛 选及扩充的方法， 其特 征在于， 包括： 第一部分设计采用十字型筛选设计对第 一变量集合进行变量筛选， 从中筛选出预设数 量的变量形成第二变量 集合； 采用对含有第二变量集合的初始设计点， 即第一部分设计的子集， 进行扩充获得第二 部分设计； 将所述第二部分设计与所述第一部分设计的子集的试验数据合并成响应曲面实验数 据。 2.根据权利要求1所述的用于响应曲面实验的变量筛选及扩充的方法， 其特征在于， 所 述十字型筛选方式为在编码后的每个变量的设计水平为 ‑1和+1， 再加上两个重复的中心 点。 3.根据权利要求2所述的用于响应曲面实验的变量筛选及扩充的方法， 其特征在于， 编 码后的变量的表达形式为： 其中， zi为第i个编码后的变量， Xi为第i个变量， Average为第i个变量范围均值， LLi为 第i个变量范围的最小值， HLi为第i个变量范围的最大值。 4.根据权利要求1或2所述的用于响应曲面实验的变量筛选及扩充的方法， 其特征在 于， 所述采用十 字型筛选方式筛 选变量的筛 选次数为2k+2； 其中， k 为待筛选变量总数。 5.根据权利要求1所述的用于响应曲面实验的变量筛选及扩充的方法， 其特征在于， 从 所述第一变量集合中根据主效应大小或二次效应大小来筛选出预设数量的变量形成第二 变量集合； 对含有第二变量集合的初始试验进行扩充， 所述扩充采用只含有所有交互作用 模型项的最优设计； 所述响应曲面实验的总次数大于等于2m+2+m(m ‑1)/2+1， m为预设数量 的第二变量 集合的变量个数。 6.根据权利要求1所述的响应曲面实验的变量筛选及扩充的方法， 其特征在于， 还包 括： 在采用十字型筛选方式筛选变量中， 若某变量可能的次数大于2， 小于等于4， 则在该变 量编码后添加 ‑0.5与+0.5 两个水平。 7.根据权利要求1所述的响应曲面实验的变量筛选及扩充的方法， 其特征在于， 还包 括： 在采用十字型筛选方式筛选变量中， 若变量存在分类变量， 则先筛选分类变量， 再筛选 连续变量。 8.根据权利要求1所述的响应曲面实验的变量筛选及扩充的方法， 其特征在于， 在所述 曲面实验中， 采用最小二乘法对数据进行回归分析建模。 9.一种存储介质， 存储有程序指令， 其中， 所述程序指令被执行时实现如权利要求1至 权利要求8任一项所述的响应曲面实验的变量筛 选及扩充的方法的步骤。 10.一种电子设备， 其特征在于， 包括处理器和存储器， 所述存储器存储有程序指令， 所 述处理器运行程序指令实现如权利要求1至权利要求8任一项所述的响应曲面实验的变量权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114996954 A 2筛选及扩充的方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114996954 A 3