使用神经模型的功能性能源部？你好，
在这里有一个问题：
“ FDE”使用“广义回归”模型与Function DoE集成，这使我们能够为功能因素建立模型
问题1：除了“广义回归”以外，是否可以建立“神经网络”或其他模型？（因为我的一位客户坚持使用神经模型）
Q2：我正在考虑使用功能PCA来解决其他模型构建问题。
在“ FDE”平台上使用“保存摘要”时，嵌入FDE col的Functional PCA。属性，但没有公式，
这似乎无法回到原始因素。想知道我是否使用正确的方法？
有人对此有想法/建议吗？非常感谢
销
回复：使用神经模型的功能性能源部？是的，您可以在任何建模平台中以X或Y角色使用FPC。包含GenReg是自然的选择，因为线性模型在典型的DOE分析中非常有用。这是一个很大的方便，但不是必需的。我没有特别尝试过神经网络，但它应该可以工作。
您可以提供Z补充角色中的解释变量，以便在保存摘要时将它们与FPC一起显示，或者在保存摘要后使用Use Table命令将它们结合在一起。
回复：使用神经模型的功能性能源部？只需确保已在“自定义函数摘要”（“函数摘要”旁边的红色三角形菜单）中选中了“保存公式”。
回复：使用神经模型的功能性能源部？谢谢马克。这给了我进行神经建模的想法，它起作用了！只是需要走一些步骤
非常感谢回复：使用神经模型的功能性能源部？非常感谢Phil。很显然可以指导我进行下一步。有了这些公式，我现在就可以建立神经模型了！谢谢回复：使用神经模型的功能性能源部？ @phil_kay @markbailey
对FDE样本数据使用神经模型 “发酵 Process.jmp ”和“发酵过程的批量产量结果.jmp ”
得到了这样的配置文件：产量是FPC的许多原始因素的函数
经历了一些录制的FDE视频，似乎都使用了Generalized Reg。进行模型拟合
问题是：
1）：是否有一种方法可以将产量（通过FPC）改回原始因子，以便于解释？并且
2）：预测公式将能够使用原始因子进行计算（而不是使用FPC，只要有新数据集出现就需要FDE进行计算），非常感谢！
回复：使用神经模型的功能性能源部？你好
我认为我了解您要做什么。我创建讲习班的奖金练习涵盖了这一点。看练习2，奖金练习。
以下是一些说明。这些以Gen Reg拟合的模型为例。但是，我认为您应该能够使用神经模型来做同样的事情。
- 拟合了通用回归模型后，单击带有AICc验证的“普通套索”旁边的红色三角形，然后单击“保存列”>“保存预测公式”。
- 现在是“图形”>“探查器”。
- 选择Yield [BatchID]预测公式列，并将其转换为Y，预测公式角色。还添加乙醇，糖蜜进料，空气和NH3进料的“预测公式”列。该对话框应如下所示：
- 确保单击“展开中间公式”框。单击确定。
您可能需要重新排列X轴：单击Prediction Profiler>外观>重新排列X变量旁边的红色三角形。将时间拖到列表的顶部。单击确定。
- 您可能还想通过拖出一个绘图仪的角来增加分析器图的大小。
- 查看乙醇FPC 2以及更改设置如何影响产量。
- 查看随着乙醇FPC 2的变化，乙醇与时间的关系如何变化。现在您可以看到导致低收率（左）和高收率（右）的乙醇分布图。
