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使用 JMP 功能 DOE 和曲线 DOE 建模预测功能响应 - (2023-US-30MP-1520)

Fangyi Luo，宝洁公司集团科学家
Christopher Gotwalt，JMP 统计研发总监

功能性或弯曲响应在工业中经常出现。借助 JMP 中的新功能，我们现在可以使用关键 DOE 或产品设计因素以及 JMP 功能 DOE 或曲线 DOE 建模来建模和预测功能响应。功能 DOE 模型纯粹是经验性的。然而，曲线 DOE 模型可以结合关于曲线响应的函数形式的机械或专家知识。在本演示中，通过消费品行业的案例研究对使用功能 DOE 和曲线 DOE 建模预测功能响应的方法和结果进行了比较。

你好， 我的 姓名 是 方吉 i 罗 和 我是 从 宝洁公司。

今天 我是 呈现 和 克里斯 戈特瓦尔斯 从 JMP。

是 去 到 讲话 关于 如何 到 模型 数据 从 设计的 实验

什么时候 这 回复 是 功能性的 曲线。

功能性 或者 曲线 回应 发生 非常 经常 在 行业。

谢谢 到 这 新的 发展 的 杰普,

我们 能 现在 模型 和 预测 功能性的 回应

作为 a 功能性的 的 钥匙 美国能源部 或者 产品 设计 因素

使用 两个都 功能性的 美国能源部 或者 曲线 美国能源部 造型。

A 功能性的 美国能源部 模型 是 纯粹 经验。

然而， a 曲线 美国能源部 模型 能 拿 进入 帐户 机械论的

或者 专家 知识 在 这 功能性的 形式 的 这 曲线 回应。

在 这 推介会， 这 方法 和 结果 的 预测

功能性的 回应 使用 功能性的 美国能源部 和 曲线 美国能源部 造型 将要 是 比较的

使用 案件 学习 从 这 消费者 产品 行业。

这 是 这 大纲 的 a 讲话。

我们 将要 休息 这 讲话 进入 二 部分。

在 这 第一的 部分， 克里斯 将要 讲话 关于

什么 是 这 功能性的 数据 例子 的 功能性的 数据

和 然后 他 将要 帮助 你 和 基本的 理解

的 这 功能性的 美国能源部 造型，

包括 功能性的 原则 成分 分析

作为 出色地 作为 曲线 美国能源部 造型。

在 这 第二 部分，

I 将要 使用 二 例子 从 宝洁公司

和 比较 这 结果 的 功能性的 美国能源部 和 曲线 美国能源部 造型

使用 这些 二 例子。

这 第一的 例子 是 造型 粘度

超过 时间 数据 来自 F 配方 实验。

这 第二 例子 是 造型 吸收 体积 超过 时间 数据

从 a 尿布 设计 的 实验。

然后 I 将要 结束 这 讲话 和 a 简短的 概括 和 结论。

谢谢 方吉 我。

现在 我是 去 到 给 a 快的 介绍 到 功能性的 和 曲线 数据 分析。

但 第一的 I 想 到 观点 出去

那 那里 是 a 很多 的 这 种类 的 数据 出去 那里 和 联合管理计划 真的 有 制成

分析 曲线 回复 数据 作为 快速地， 简单的 和 准确的 作为 可能的。

如果 你 没有 听到 的 功能性的 数据 分析 前，

你 有 当然 见过 它 出去 那里。

它是 全部 超过 这 地方，

我会 展示 你 一些 例子 到 制作 那 清除。

为了 例子， 这里 是 年度的 家 价格 指数

从 1992年 -2021年 为了 全部 50 我们 状态。

每个 功能 有 a 开始 测量

已关注 经过 a 顺序 的 其他 测量

和 然后 a 最终的 测量。

他们 全部 有 a 开始， a 中间 和 一个 结尾。

这 功能 不 有 到 全部 有 这 相同的 开始 和 端点

或者 测量 在 这 相同的 次。

在 a 时间 系列 分析， 我们 是 真的 感兴趣的 在 使用 数据

到 预测 向前 进入 这 未来 使用 数据 观察到的 从 这 过去的。

在 a 功能性的 数据 分析 或者 a 曲线 数据 分析，

我们 是 一般来说 更多的 感兴趣的

在 解释 这 变化 内部的 到 这 功能

比 预测 超过 这 范围 的 次 我们已经 观察到的。

在 产品 和 过程 改进 在 行业，

我们 是 经常 在职的 在 非金融 曲线。

我是 去 到 展示 你 一些 例子 那 我们的 顾客 有 共享 和 我们。

这里 我们 看 a 放 的 红外线的 光谱 的 汽油 样品

用过的 到 发展 一个 便宜的 工具 到 措施 辛烷值 和 汽油。

这 绿色的 曲线 有 高的 辛烷值, 和 这 红色的 那些 是 低的 在 辛烷值。

这 高度 的 这 左边 顶峰 转身 出去 到 是 批判的

为了 预测 辛烷值 等级。

微生物 生长 曲线

是 a 常见的 类型 的 功能性的 数据 在 这 生物技术 行业。

今天， F angyi 将要 是 展示 二 方法 在 联合管理计划

那 能 是 用过的 为了 分析 做，

在哪里 这 回复 是 a 放 的 测量。

这 第一的 方法 是 被称为 功能性的 美国能源部 分析

和 是 最好的 为了 复杂的 回复 功能 喜欢 光谱

什么时候 你 需要 这 模型 到 真的 学习 这 曲线 和 这 数据 从 划痕。

这 第二 是 a 曲线DOE 分析，

哪个 是 基于 在 非线性 回归 楷模。

什么时候 你 能 使用 这 曲线DOE 分析，

I 成立 那 你 得到 更多的 准确的 结果 和 它。

但 如果 你 不能 得到 这 曲线DOE 分析 到 工作，

你 能 总是 落下 后退 在 这 功能性的 美国能源部 分析，

作为 它是 更多的 一般的 比 曲线 DOE。

这 批判的 步 在 功能性的 数据 分析

那 将要 是 新的 到 最多 人们

是 被称为 功能性的 原则 成分 分析，

还 被称为 FPCA 为了 短的。

这 是 如何 我们 分解 这 曲线 进入 形状 成分

那 描述 这 典型的 图案 我们 看 在 这 曲线，

作为 出色地 作为 重量 那 属性 如何 强烈地 每个 个人 曲线

关联 和 那些 形状 成分。

它是 a 种类 的 方面 减少 和 数据 压缩 技术

那 减少 全部 这 信息 在 这 曲线

进入 这 最多 袖珍的 表示 可能的。

到 阐明 FPCA, 拿 a 看 在 这 放 的 曲线 在 这 阴谋 这里。

什么 做 他们 有 在 常见的？

如何 做 他们 不同 从 一 其他？

什么 I 看 在 常见的

是 a 放 的 顶峰 形状 和 一 顶峰 每 曲线，

和 这 形状 去 到 零 离开 从 这 顶峰。

他们 还 出现 到 是 对称的 大约 这 中心 的 这 顶峰。

在 条款 的 差异， I 看 变化 在 顶峰 高度，

和 那里 是 清除 水平的 转变 从 左边 到 正确的，

和 一些 曲线 是 还 更窄 比 其他 那些。

在 a 功能性的 数据 分析，

这 第一的 事物 我们 做 是 寻找 a 平滑化 模型

那 皈依者 或者 近似 这 离散的 测量，

转换 他们 进入 连续的 功能。

有 a 种类 的 平滑化 楷模 在 FDE。

I 不 真的 有 a 公司 规则 作为 到 哪个 一 是 这 最好的 在 一般的，

但 这里 是 我的 观察 关于 这 最多 常见的 那些。

小波 和 样条线 有 不同的 的优势。

小波 是 新的 在 联合管理计划 专业版 17 号

和 是 非常 快速地 和 是 一般来说 这 最好的 和 复杂的 功能

这样的 作为 光谱, 作为 长的 作为 这 X 坐标 的 这 数据 是 在 a 网格。

在 这 其他 手， 那里 是 B和P 样条曲线，

哪个 是 慢点 计算地

但 是 更好的 为了 数据 和 不规则地—— 间隔 X s,

和 是 还 经常 更好的

什么时候 那里 是 仅有的 a 打 或者 更少 测量 每 功能。

如果 这 数据 不是 大的， I 会 尝试 两个都 样条线 和 小波

和 看 哪个 一 是 给予 我们 这 最好的 合身

经过 看着 在 这 图表。

这 主要的 图表 I 使用 到 制作 决定 关于 平滑化 楷模

是 实际的 经过 预料到的 地块

和 你 通缉 这 一 那 拥抱 这 45- 程度 线 更多的 密切。

在 这 案件， I 会 选择 这 小波 模型 在 这 正确的

超过 这 样条线 模型 在 这 左边，

因为 那些 点 是 更紧 大约 那 45- 程度 线。

立即地 后 联合管理计划 专业版 适合 a 平滑化 模型 到 这 数据，

它 分解 这 信号

进入 主导的 特征 形状 它 成立 在 这 数据。

在 数学的 语言， 这些 形状 是 被称为 特征函数，

但 a 更好的 和 更多的 平易近人 姓名 会 是 到 称呼 他们 形状 成分。

这里 我们 看 那 联合管理计划 有 成立

那 这 全面的 意思是 功能 是 a 顶峰 形状

和 那 那里 是 三 形状 成分

那 解释 97% 的 这 变化 在 这 数据。

这 第一的 形状 成分 出现 到 对应 到 a 顶峰 高度。

我有 学到了 到 认出 那 这 第二 形状

是 a 类型 的 左边- 正确的 顶峰 转移 图案 和 那 这 第三 形状 成分

是 某物 那 会 控制 这 顶峰 宽度。

记住 那 这些 是 形状 学到了 从 这 数据，

不是 某物 那 I 给了 联合管理计划 外部 的 这 数据。

什么 有 发生了 是 这 观察到的 光谱 在 这 数据

有 到过 分解的 进入 一个 添加剂 组合

的 这 形状 成分

和 独特的 重量 为了 每个 个人 曲线。

这 功能性的 主成分分析 是 喜欢 撤销 工程 这 食谱 的 这 曲线

在 条款 的 这 形状 成分。

这 意思是 功能 是 这 事物 那 他们 全部 有 在 常见的。

这 形状 成分 是 这 主要的 原料。

和 这 重量 是 这 金额 的 这 原料

在 这 个人 曲线。

这 功能性的 美国能源部 分析 是 这 相同的 数学上

作为 提取 这 分数 或者 重量

和 造型 他们 在 合身 模型 和 这 广义的 回归 平台。

幸运的是， 那里 是 a 红色的 三角形 选项

在 这 功能性 数据 探险家 那 自动化 这 造型，

链接 向上 这 美国能源部 楷模 和 这 形状 功能 为了 你

和 呈现 你 和 a 分析器

那 连接 这 美国能源部 楷模 和 这 形状 功能。

你 能 直接地 看 如何 改变 这 美国能源部 因素

线索 到 变化 在 这 预料到的 曲线 或者 光谱。

那里 是 许多 潜在的 应用 的 功能性的 美国能源部 分析，

一些 的 哪个 Fangyi 将要 是 呈现 之后 在 这 讲话。

那里 是 其他 方法 在 联合管理计划 被称为 曲线 美国能源部 造型。

这 答案 这 相同的 种类 的 问题 作为 功能性的 美国能源部，

但 它 是 非线性 回归 基于 相当 比 样条线 或者 小波 基于。

什么 那 方法 是 那 如果 你 有 a 好的 主意 的 a 非线性 模型，

喜欢 a 三- 范围 物流 模型， 和 如果 那 模型 适合 你的 数据 出色地，

你 能 得到 楷模 和 结果

那 概括 更好的 比 a 功能性的 美国能源部 模型，

因为 这 一般的 形状 的 这 曲线

不 有 到 是 学到了 从 划痕 从 这 数据 使用 样条线 或者 小波。

这 主意 存在 那 如果 你 能 制作 假设 关于 你的 数据

那 复制 这 造型 努力 需要，

你的 预测 将要 是 更多的 准确的， 尤其 从 小的 数据 套。

曲线 美国能源部 分析 有 a 非常 相似的 工作流程

到 a 功能性的 美国能源部 分析，

除了 那 你 去 通过 这 合身 曲线 平台

反而 的 这 功能性的 数据 探险家，

和 反而 的 选择 小波 或者 样条线，

你 选择了 a 参数 模型 从 这 平台。

只是 喜欢 在 a 功能性的 美国能源部 分析，

你 想 到 审查 这 实际的 通过预测 阴谋

到 制作 当然 那 你的 非线性 模型 是 正在做 a 好的 工作 的 配件 这 数据。

A 曲线DOE 分析 是 这 相同的 作为 造型

这 非线性 回归 参数

提取的 从 这 曲线 使用 这 广义的 回归 平台。

这 是 这 相同的 事物 作为 什么是 去 在 和 a 功能性的 美国能源部 分析

和 这 FPCA 重量。

拟合曲线 自动化 这 造型 和 可视化 只是 作为 频域DE 做。

一次 你 知道 功能性的 美国能源部 分析，

它是 真的 不是 非常 难的 在 全部 到 学习 曲线DOE 分析。

现在 我是 去 到 手 它 超过 到 F angyi

WHO 有 一些 好的 例子 说明 功能性的 美国能源部 和 曲线 DOE。

谢谢 克里斯。

下一个 我是 去 到 讲话 关于 二 例子 从 宝洁公司。

这 第一的 例子 是 粘度 超过 时间 曲线

集 从 a 数字 的 历史的 公式 实验

为了 这 相同的 类型 的 液体 公式。

那里 是 六 因素 我们 会 喜欢 到 考虑 为了 这 造型。

他们 是 全部 公式 原料 和 我们 称呼 他们 因素 一 到 因素 六。

这 目标 的 我们的 造型 是 到 使用 这些 公式 因素

到 预测 或者 优化 粘度 超过 时间 曲线。

这 回复 的 造型 是 粘度 超过 时间。

这 滑动 显示 你 一些 粘度 超过 时间 数据。

为了 多数 的 我们的 配方， 这 粘度 的 这 配方

会 增加 第一的 和 时间 和 然后 减少 之后 在。

下一个， 是 去 到 履行 功能性的 美国能源部 分析 在 粘度 超过 时间 数据。

前 功能性的 美国能源部 分析，

我们 需要 到 履行 功能性的 主要的 成分 分析

在 这 曲线 光滑的 使用 不同的 方法。

这里， 我们 申请 功能性的 主要的 成分 分析

到 这 曲线 第一的 使用 乙烷 平线

和 寻找 五 功能性的 主要的 成分

在哪里 他们 累积地 解释 关于 100% 的 变化 在 这 曲线。

每个 的 这 曲线 会 表达

作为 这 和 的 这 意思是 功能 加 线性 组合

的 这 五 功能性的 主要的 成分

或者 自己的 功能 还 被称为 形状 功能。

我们 还 申请 直接的 功能性的 主要的 成分 分析 到 这 数据

在哪里 它 寻找 四 功能性的 主要的 成分

那 累积地 解释

关于 100% 的 变化 穿过 粘度 超过 时间 曲线。

E 但 曲线 将要 然后 是 表达 作为 这 意思是 功能

加 线性 组合 的 这 四 功能性的 主要的 成分。

这 滑动 比较 这 功能性的 主要的 成分 分析 模型 合身

使用 二 不同的 选项。

这 第一的 一 是 使用 这 乙烷 满的 选项

和 这 第二 一 是 使用 这 直接的 功能性的 主成分分析 分析。

作为 你 能 看 使用 这 B -样条 选项， 这 模型 合身 似乎 到 是 更顺畅

作为 比较的 到 这 模型 合身 使用 直接的 功能性的 主成分分析 分析。

这 滑动 显示 你 这 诊断 地块，

这 观察到的 相对 预料到的 粘度

从 这 功能性的 主要的 成分 分析

使用 二 不同的 选项。

使用 直接的 功能性的 主成分分析 分析，

这 点 是 更近 到 这 45- 程度 线

作为 比较的 到 这 一 使用 乙烷 满的 选项，

表明 那 直接的 功能性的 主成分分析 分析

适合 这 粘度 超过 时间 数据

轻微地 更好的 比 这 功能性的 主要的 成分 分析

使用 B样条 选项。

后 表演 功能性的 主要的 成分 分析，

有 一个 选项 在 杰普, 你 能 履行 功能性的 美国能源部 造型

和 得到 功能性的 美国能源部 分析器。

为了 功能性的 美国能源部 造型，

基本上 它是 结合 这 功能性的 校长 成分 分析

和 这 模型 为了 这 功能性的 主要的 成分 分数

使用 公式 因素。

为了 这 分析器 我们 能 预测 这 功能性的 回应，

在 我们的 案件， 是 粘度 超过 时间 曲线 使用 不同的 公式 因素。

你 能 选择 a 组合 的 这 公式 因素

和 它是 有能力的 到 预测 这 粘度 超过 时间 曲线。

这 滑动 节目 你 这 诊断 地块， 这 观察到的 相对 预测性的 粘度

和 还 这 剩余的 地块 从 这 功能性的 美国能源部 造型。

作为 你 能 看 那 这 残差 从 这 功能性的 美国能源部 造型

是 更大 比 这 功能性的 主要的 成分 分析

前 这 功能性的 美国能源部 造型。

我们的 同事 在 宝洁公司

实际上 他们 寻找 那 高斯 顶峰 模型 会 合身

个人 粘度 曲线 非常 出色地。

这 高斯 顶峰 模型 有 三 参数 甲、乙、丙、

和 这 A 表示 这 顶峰 价值 的 这 粘度 超过 时间 曲线

和 B 是 a 批判的 观点，

哪个 是 a 时间 什么时候 粘度 达到 最大限度，

和 C 是 a 生长 速度。

这 速度 的 这 粘度 增加 期间 这 最初的 阶段。

这 是 这 配件 的 这 粘度 超过 时间 曲线

使用 这 高斯 顶峰 模型

使用 a 特征 在 杰普, 称为曲线 配件。

这些 是 这 诊断 地块

的 这 粘度 曲线 配件 使用 这 高斯 顶峰 楷模。

它 看起来 喜欢 这 模型 配件 是 不是 也 坏的，

然而， 这 箭头 似乎 到 是 更大 比 这 箭头 从 这 配件

使用 功能主体 成分 分析。

后 曲线DOE 配件 使用 高斯P 埃克 模型，

有 选项 在 联合管理计划 你 能 履行 曲线 美国能源部 造型。

基本上， 曲线 美国能源部 模型 是 结合

这 参数 模型 为了 这 曲线， 这 高斯 顶峰 模型，

和 这 模型 为了 这 参数 的 这 高斯 顶峰 模型

表达 这 范围 作为 a 功能 的 公式 因素

使用 广义的 回归 楷模。

然后 你 得到 这 曲线DOE 模型

和 这 是 a 分析器 的 这 曲线DOE 模型。

使用 这 分析器 你 能 预测 这 形状 的 这 曲线

经过 指定 组合 的 这 公式 因素。

实际上， 这 分析器 是 有些 不同的

从 这 功能性的 美国能源部 分析器 我们 得到 之前。

这些 是 这 诊断 地块 从 曲线DOE 模型。

作为 你 能 看 这里 那 这 曲线DOE 模型

做 不是 合身 这 数据 出色地 和 它是 很多 更差 比 这 功能性的 美国能源部 模型。

这些 是 这 曲线DOE 模型 合身 在 这 原来的 数据。

作为 你 能 看 那 为了 a 数字 的 配方，

这 曲线DOE 模型 做 不是 合身 这 数据 出色地。

这 是 a 比较 的 这 分析器

从 功能性的 美国能源部 模型 和 曲线DOE 模型。

作为 你 能 看 那 这 分析器， 他们 看 相当 不同的。

这 比较 这 诊断 地块

从 功能性的 美国能源部 模型 和 曲线DOE 模型。

作为 你 能 看 那 功能性的 美国能源部 模型

适合 这 数据 很多 更好的 比 这 曲线DOE 模型

和 a 较小 根 意思是 正方形 错误。

现在 我是 去 到 展示 你 这 第二 例子。

这 例子 是 从 a 尿布 设计 的 实验

和 四 不同的 产品 A B C D

在 三 不同的 车站 贴上标签 作为 S1, S2 和 S3,

所以 它是 a 阶乘 设计。

尿布 吸收 体积 曾是 测量的 超过 时间

为了 这些 四 不同的 产品 在 三 不同的 站。

这 回复 是 尿布 吸收 体积 超过 时间

和 这 目标 是 到 理解 这 不同之处

在 尿布 吸收 曲线 穿过 不同的 产品 和 站。

这些 是 a 很少 例子 的 尿布 吸收 体积 超过 时间 曲线

在哪里 这 配件 线 是 平滑化 曲线。

我们 执行的 功能主体 成分 分析

在 这 尿布 吸收 音量超过 时间 曲线

和 这 功能性的 主要的 成分 分析

曾是 有能力的 到 寻找 五 功能性的 主要的 成分

在哪里 累积起来，

他们 解释 关于 几乎 100% 的 变化 之中 多种的 曲线。

这些 是 这 功能性的 主要的 成分 分析 模型 合身。

作为 你 能 看， 为了 几乎 全部 这 曲线，

这 已安装 曲线 趋于稳定 后 a 肯定 时间 观点。

功能性 主要的 成分 分析 模型 已安装 曲线 真的 出色地

作为 你 能 看 从 这 诊断 地块。

我们 执行的 功能性的 美国能源部 造型

的 这 功能性的 主要的 成分 分析

和 这 是 分析器 的 这 功能性的 美国能源部 模型。

这 模型 允许 我们 到 评价 形状 的 这 曲线

为了 不同的 尿布 产品 在 不同的 测量 站。

这 产品 比较 在 车站 二 似乎 到 是 不同的

从 这 产品 比较 在 车站 一 和 车站 三。

这些 是 这 诊断 地块 的 这 功能性的 美国能源部 模型。

下一个， 我们 会 喜欢 到 履行 曲线DOE 造型。

前 曲线DOE 造型，

我们 会 喜欢 到 寻找 一些 参数 模型

那 适合 这 尿布 吸收 体积 超过 时间 数据 出色地。

I 成立 那 有 a 功能 在 联合管理计划 被称为 双指数 4P 模型。

这 模型 是 a 混合物 的 二 体验式的 模型

和 四 未知 参数。

这 模型 适合 全部 这 尿布 吸收 体积 超过 时间 曲线 真的 出色地。

这些 是 这 诊断 地块 的 这 曲线 配件 和 你 能 看

那 这 双指数 4P 模型 适合 全部 这 曲线 真的 出色地。

后 配件 尿布 吸收 体积 超过 时间 曲线

使用 双指数 4P 模型， 我们 执行的 曲线DOE 造型 使用 联合管理计划

和 这 是 a 分析器 的 这 曲线DOE 模型。

使用 这 分析器， 你 是 有能力的 到 看 这 形状 的 这 曲线

作为 a 功能 的 尿布 产品 作为 出色地 作为 a 测量 车站。

这 是 a 分析器 的 产品 A 在 车站 二 和 然后 车站 三。

这些 是 这 诊断 地块 的 这 曲线 美国能源部 模型

和 你 能 看 那 曲线 美国能源部 模型 适合 这 数据 出色地，

除了 那 在 更高 尿布 吸收 体积，

这 残差 是 得到 更大。

这些 是 这 曲线DOE 模型 合身 在 这 原来的 数据。

作为 你 能 看 那 为了 最多 的 这 曲线，

这 模型 适合 这 数据 真的 出色地。

这 强迫 这 模型 分析器

的 这 功能性的 美国能源部 模型 相对 曲线DOE 模型。

作为 你 可能 注意 那 有 一些 不同之处

之间 这些 二 分析器 在 这 之后 时间 观点。

这 预料到的 尿布 吸收 体积 在 这 之后 时间 观点

趋向 到 高原 从 这 功能性的 美国能源部 模型，

但 它 继续 到 增加 在 之后 时间 观点

使用 这 曲线DOE 模型。

这 比较 这 诊断 地块 从 这 功能性的 美国能源部 模型

相对 曲线DOE 模型 使用双指数 4P 模型。

作为 你 能 看 那 两个都 的 这些 楷模 适合 这 数据 真的 出色地，

和 功能性的 美国能源部 存在 轻微地 更好的

和 轻微地 小的 根 意思是 正方形 错误。

现在， 你 有 见过 这 比较 的 功能性的 美国能源部 造型

相对 曲线 美国能源部 造型 使用 二 宝洁公司 例子

和 这 是 我们的 概括 和 结论。

功能性 美国能源部 造型 是 总是 a 好的 选择。

什么时候 这 参数 模型 适合 全部 这 曲线 数据 出色地，

曲线DOE 造型 可能 履行 真的 出色地。

然而， 如果 这 参数 模型 做 不是 合身 这 曲线 数据 出色地，

然后 这 曲线 美国能源部 造型 可能 履行 不好。

功能性 美国能源部 模型 是 纯粹 经验。

然而， 曲线DOE 模型

可能 拿 进入 帐户 机械论的 理解

或者 外向的 知识 在 这 造型， 所以 它 能 是 杂交种。

I 的 好的 到 尝试 不同的 方法 喜欢 不同的 平滑化 方法

前 职能主体 成分 分析。

在 功能性的 美国能源部 造型，

尝试功能性 美国能源部 模型 相对 曲线DOE 模型

和 看 哪个 一 施行 最好的。

这 是 结尾 的 我们的 推介会。

感谢 你 全部 为了 你的 注意力。

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