DoE fonctionnel utilisant le modèle neuronal?Bonjour,
Vous avez une question ici:
"FDE" s'intègre avec Function DoE en utilisant le modèle "Generalized Regression" qui nous permet de construire un modèle pour les facteurs fonctionnels
Q1: Autre que la "régression généralisée", est-il possible de construire un "réseau neuronal" ou d'autres modèles? (comme l'un de mes clients insiste pour utiliser le modèle neuronal)
Q2: Je pense utiliser la fonction PCA pour faire un contournement d'un autre modèle.
lors de l'utilisation de "Enregistrer les résumés" dans la plate-forme "FDE", le PCA fonctionnel intégré avec FDE col. propriétés mais PAS de formules,
ce qui semble ne pas pouvoir renvoyer aux facteurs d'origine. Je me demande si j'utilise la bonne façon ou non?
Quelqu'un at-il une idée / suggestion à ce sujet? Merci beaucoup
Épingle
Re: DoE fonctionnel utilisant un modèle neuronal?Oui, vous pouvez utiliser les FPC dans le rôle X ou Y dans n'importe quelle plate-forme de modélisation. L'inclusion de GenReg était un choix naturel parce que le modèle linéaire est très utile dans l'analyse DOE typique. C'est une grande commodité, mais pas une exigence. Je n'ai pas essayé de réseau neuronal en particulier mais ça devrait marcher.
Vous pouvez fournir les variables explicatives dans le rôle Z, supplémentaire afin qu'elles apparaissent avec le FPC lorsque vous enregistrez les résumés ou que vous utilisez les commandes de table pour les joindre après avoir enregistré les résumés.
Re: DoE fonctionnel utilisant un modèle neuronal?Assurez-vous simplement que la case Enregistrer les formules est cochée dans Personnaliser les résumés de fonctions (menu triangle rouge à côté des résumés de fonctions).
Re: DoE fonctionnel utilisant un modèle neuronal?Merci, Mark. cela me donne l'idée d'aller de l'avant pour faire de la modélisation neuronale, ça marche! prend juste un peu plus d'étapes à parcourir
J'apprécie beaucoupRe: DoE fonctionnel utilisant un modèle neuronal?J'apprécie beaucoup Phil. Il est très clair de me guider vers la prochaine étape. avec les formules, je peux construire un modèle neuronal maintenant! Je vous remercieRe: DoE fonctionnel utilisant un modèle neuronal? @phil_kay @markbailey
Utiliser un modèle neuronal pour les échantillons de données FDE "Fermentation Process.jmp ”&" Rendement du lot de processus de fermentation Results.jmp "
Vous avez un profil comme celui-ci: le rendement est une fonction du FPC de nombreux facteurs originaux
est passé par quelques vidéos enregistrées FDE, semble tous utiliser Generalized Reg. pour faire l'ajustement du modèle,
La question est:
1): Existe-t-il un moyen de ramener le rendement (via FPC) aux facteurs d'origine pour une interprétation plus facile? et aussi
2): la formule prédictive pourra calculer en utilisant les facteurs d'origine (plutôt qu'en utilisant le FPC qui a besoin de FDE pour calculer chaque fois qu'un nouvel ensemble de données arrive) merci beaucoup!
Re: DoE fonctionnel utilisant un modèle neuronal?Salut,
Je pense que je comprends ce que vous essayez de faire. J'ai créé un exercice bonus pour un atelier qui couvre cela. Regardez l'exercice 2, exercice bonus.
Voici quelques instructions. Ceux-ci utilisent un modèle monté par Gen Reg comme exemple. Mais vous devriez pouvoir faire de même avec un modèle Neural, je pense.
- Après avoir ajusté le modèle de régression généralisé, cliquez sur le triangle rouge à côté de Lasso normal avec validation AICc et Enregistrer les colonnes> Enregistrer la formule de prédiction.
- Maintenant Graph> Profiler.
- Sélectionnez la colonne Yield [BatchID] Prediction Formula et convertissez-la en Y, Prediction Formula. Ajoutez également les colonnes «Formule de prévision» pour l'éthanol, la mélasse, l'air et le NH3. La boîte de dialogue devrait ressembler à ceci:
- Assurez-vous de cliquer sur la case pour développer les formules intermédiaires. Cliquez sur OK.
Vous voudrez peut-être réorganiser les axes X: cliquez sur le triangle rouge à côté de Prediction Profiler> Apparence> Réorganiser les variables X. Faites glisser Time en haut de la liste. Cliquez sur OK.
- Vous pouvez également augmenter la taille des tracés du profileur en faisant glisser le coin de l'un.
- Regardez l'éthanol FPC 2 et comment la modification du paramètre affecte le rendement.
- Regardez comment le profil Ethanol vs Time change lorsque vous changez Ethanol FPC 2. Vous pouvez maintenant voir à quoi ressemblent les profils d'éthanol résultant en un rendement faible (gauche) et élevé (droite)…
