不連続応答を伴う自律システムを持つDOE私は最近、応答Yが滑らかな関数ではなく、いくつかの不連続性がある実験計画法を手助けするよう依頼されました。誰かがこの種の問題に取り組んだことがありますが、もしそうなら、どのように実験を設計し分析しましたか？
不連続応答を持つ自律システムを使用したDOE他の誰かがあなたのための参照を持っているかもしれないことを願っています。私は持っていません。
私はこのアプローチをうまく使用した2つのケースがありますが、どちらかを明らかにすることは自由ではありません。どちらも成功したと言えるでしょう。
それが役立つ場合には、あなたはこのアプローチを事前審査として考えることができます。因子の影響や因子に対する反応の性質についてはほとんどわかっていないため、生産的な因子の範囲を知るまではスクリーニング設計を使用できません。このアプローチはあなたのためにその情報を特定するでしょう。
不連続応答を持つ自律システムを使用したDOEマーク、
早速のご返事ありがとうございます！私は空間充填設計とガウス過程を使いましたが、ニューラルネットは使いませんでした。制限区域を隔離できるかどうか確認するためにあなたのアドバイスに従います。その後、私はもっと狭い間隔でデザインを埋め尽くす必要があるかもしれません。
あなた、あるいはコミュニティの誰かがこのタイプの仕事をしたことがあれば、特に感謝します。特に、論文、プレゼンテーション、ジャーナルなど。共有可能です。そのような参照は私が管理をより容易に納得させるのを助けます。
再度、感謝します。
マニー
不連続応答を持つ自律システムを使用したDOEあなたが使用することを検討するかもしれません空間充填デザイン設計点間の応答に大きな不連続性がある可能性がある設計空間を適切にサンプリングするために、通常コンピュータ実験で求められます。線形モデルのための通常の設計方法（例えばカスタム設計）は非常に高次の多項式を必要とするであろうから、実用的ではなくそして効果的でないかもしれない。
あなたが使用するかもしれませんガウス過程モデルまたは人工ニューラルネットワーク探査と解釈のためのモデル。この場合、元の設計空間がスクリーニング専用である場合は、線形モデルに頼ることができる従来の設計手法を使用して、新しい実験のために探索的モデルを使用して初期設計空間の制限領域を分離できます。繰り返しますが、これらのモデルは非常に正確である可能性があり、それ以上のデータ収集は保証されない可能性があります。
