使用 JMP 19 對包含複雜限制的公式進行貝葉斯最佳化 (2026-EU-30MP-2816)許多產品的生產都涉及多種成分的混合或調配。尋找這些產品的最佳配方可能極具挑戰性、成本高昂且耗時,尤其是在配方受到複雜限制的情況下。隨著技術進步和競爭加劇,快速創新研發高品質新產品的能力變得越來越重要。
我們示範如何在JMP中使用各種工具,包括全新的貝葉斯優化平台,以在複雜約束條件下加速和改進配方研究的設計和分析,從而獲得或保持競爭優勢。傳統的基於最小平方法的方法存在許多微妙的困難,而高斯過程模型和貝葉斯最佳化幾乎可以完全規避這些困難。我們使用了涉及複雜約束的案例研究,例如對子混合物和混合物中允許的組分數量的限制。

進階統計建模預測建模和機器學習