Functional DoE mit neuronalen Modell?Hallo,
Habe hier eine Frage:
"FDE" wird mithilfe des "Generalized Regression" -Modells in Function DoE integriert, wodurch wir ein Modell für die Funktionsfaktoren erstellen können
Frage 1: Ist es möglich, außer "Generalized Regression", ein "Neural Network" oder andere Modelle zu bauen? (Da einer meiner Kunden darauf besteht, ein neuronales Modell zu verwenden)
F2: Ich denke darüber nach, mit der Funktions-PCA eine Problemumgehung für ein anderes Modell zu erstellen.
Bei Verwendung von "Zusammenfassungen speichern" in der "FDE" -Plattform wird der in FDE col. Eigenschaften, aber keine Formeln,
was anscheinend nicht auf die ursprünglichen Faktoren zurückführen konnte. Ich frage mich, ob ich den richtigen Weg benutze oder nicht.
Hat jemand eine Idee / einen Vorschlag dazu? Danke vielmals
Stift
Betreff: Functional DoE mit neuronalem Modell?Ja, Sie können die FPCs in der X- oder Y-Rolle in jeder Modellierungsplattform verwenden. Die Einbeziehung von GenReg war eine natürliche Wahl, da das lineare Modell in der typischen DOE-Analyse so nützlich ist. Es ist eine große Bequemlichkeit, aber keine Voraussetzung. Ich habe insbesondere kein neuronales Netz ausprobiert, aber es sollte funktionieren.
Sie können die erklärenden Variablen in der Zusatzrolle Z angeben, damit sie beim Speichern der Zusammenfassungen in der FPC angezeigt werden, oder Sie verwenden die Tabellenbefehle, um sie nach dem Speichern der Zusammenfassungen zu verknüpfen.
Betreff: Functional DoE mit neuronalem Modell?Vergewissern Sie sich lediglich, dass unter Funktionszusammenfassungen anpassen (Menü mit rotem Dreieck neben Funktionszusammenfassungen) die Option Formeln speichern aktiviert ist.
Betreff: Functional DoE mit neuronalem Modell?Danke, Mark. Das gibt mir die Idee, neuronale Modelle zu erstellen, es funktioniert! dauert nur noch ein bisschen mehr Schritte zu gehen
Sehr dankbarBetreff: Functional DoE mit neuronalem Modell?Ich schätze Phil sehr. Es ist sehr klar, mich zum nächsten Schritt zu führen. Mit den Formeln kann ich jetzt ein neuronales Modell erstellen! Vielen DankBetreff: Functional DoE mit neuronalem Modell? @phil_kay @markbailey
Verwenden Sie ein neuronales Modell für FDE-Probendaten "Fermentation Process.jmp "&" Fermentation Process Batch Yield Results.jmp "
Erhielt ein Profil wie dieses: Ertrag ist eine Funktion von FPC vieler ursprünglicher Faktoren
ein paar aufgenommene FDE-Videos durchgegangen sind, scheinen alle Generalized Reg zu verwenden. die Modellanpassung zu machen,
Die Frage ist:
1): Gibt es eine Möglichkeit, die Ausbeute (über FPC) zur einfacheren Interpretation auf die ursprünglichen Faktoren zurückzusetzen? und auch
2): Die Vorhersageformel kann unter Verwendung der ursprünglichen Faktoren berechnet werden (anstelle der FPC, für deren Berechnung immer eine neue Datenmenge benötigt wird). Vielen Dank!
Betreff: Functional DoE mit neuronalem Modell?Hallo,
Ich glaube, ich verstehe, was Sie versuchen zu tun. ich erschuf eine Bonusübung für einen Workshop das deckt dies ab. Schauen Sie sich Übung 2 an, Bonusübung.
Hier sind einige Anweisungen. Diese verwenden als Beispiel ein Modell von Gen Reg. Aber Sie sollten in der Lage sein, dasselbe mit einem neuronalen Modell zu tun, denke ich.
- Nachdem Sie das generalisierte Regressionsmodell angepasst haben, klicken Sie auf das rote Dreieck neben Normales Lasso mit AICc-Validierung und Spalten speichern> Vorhersageformel speichern.
- Jetzt Grafik> Profiler.
- Wählen Sie die Spalte Yield [BatchID] Prediction Formula aus und übertragen Sie sie in die Rolle Y, Prediction Formula. Fügen Sie auch die Spalten „Vorhersageformel“ für Ethanol, Melassefutter, Luft und NH3-Futter hinzu. Der Dialog sollte folgendermaßen aussehen:
- Stellen Sie sicher, dass Sie das Kontrollkästchen Zwischenformeln erweitern aktivieren. OK klicken.
Möglicherweise möchten Sie die X-Achsen neu anordnen: Klicken Sie auf das rote Dreieck neben Vorhersage-Profiler> Darstellung> X-Variablen neu anordnen. Ziehen Sie Time an den Anfang der Liste. OK klicken.
- Möglicherweise möchten Sie auch die Größe der Profiler-Diagramme erhöhen, indem Sie die Ecke eines Diagramms herausziehen.
- Schauen Sie sich Ethanol FPC 2 an und wie sich das Ändern der Einstellung auf die Ausbeute auswirkt.
- Sehen Sie sich an, wie sich das Ethanol-Zeit-Profil ändert, wenn Sie Ethanol FPC 2 ändern. Jetzt können Sie sehen, wie Ethanolprofile aussehen, die zu einer geringen Ausbeute (links) und einer hohen Ausbeute (rechts) führen.
