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马青松，刘东青，余金山 著

图书标签:

• 实验设计
• 优化
• 统计分析
• 响应面法
• 实验规划
• 数据分析
• 质量控制
• 可靠性
• 实验优化
• 设计科学

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118115413

版次：1

商品编码：12356723

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-04-01

用纸：胶版纸

页数：178

字数：234000

正文语种：中文

内容简介

　　《实验优化设计与分析》主要介绍科学研究与工程实践中常用的实验设计与分析方法，内容包括实验设计的基本概念、因素实验与方差分析、回归分析、正交实验设计与均匀设计、稳健性设计和可靠性设计。全书内容侧重设计与分析方法的应用，选用了若干材料科学与工程专业案例。
　　该书可作为高等院校工科类专业的教材，也可作为材料、冶金、机械等领域科研与工程技术人员的参考书。

内页插图

目录

第1章 实验设计的基本概念
1．1 概述
1．1．1 定义
1．1．2 实验设计的历史进程
1．1．3 实验设计的现代特征
1．1．4 实验设计的宗旨
1．2 实验设计与科学发展的关系
1．2．1 实验设计在科技发展中的地位
1．2．2 数学方法在实验设计中的应用
1．3 实验过程中的误差
1．3．1 实验误差的分类
1．3．2 随机误差的特征
1．3．3 观测数据的修约
1．4 实验设计的基本原则
1．4．1 因素实验的基本概念
1．4．2 实验设计的基本原则
1．4．3 常用的实验分析工具

第2章 因素实验和方差分析
2．1 水平取值的优化方法
2．1．1 黄金分割法
2．1．2 分数法
2．1．3 等距取值法
2．1．4 爬山法
2．1．5 对开法
2．1．6 从好点出发法
2．1．7 平行线法
2．1．8 双因素爬山法
2．2 单因素实验设计
2．2．1 单因素实验方法
2．2．2 单因素实验数据模型
2．2．3 单因素实验的方差分析
2．2．4 显著性检验
2．3 双因素实验设计
2．3．1 双因素实验方法
2．3．2 双因素实验数据模型
2．3．3 不重复实验的方差分析
2．4 双因素的重复实验
2．4．1 双因素实验的交互效应
2．4．2 重复实验的方差分析
2．5 双因素的随机区组实验设计
2．5．1 随机区组实验步骤
2．5．2 随机区组实验的数据结构
2．5．3 区组实验数据的方差分析

第3章 回归分析
3．1 一元线性回归
3．1．1 一元线性回归模型
3．1．2 回归系数的估计
3．1．3 相关分析
3．1．4 显著性检验
3．1．5 预报与控制
3．2 一元非线性回归
3．2．1 函数线性化方法
3．2．2 非线性回归
3．2．3 失拟误差与显著性检验
3．3 多元线性回归
3．3．1 多元线性模型
3．3．2 回归系数的最小二乘估计
3．3．3 多元线性回归的检验
3．4 多项式回归分析
3．4．1 多项式的一般形式
3．4．2 等距取值的正交多项式

第4章 正交实验设计与均匀设计
4．1 正交表的构造
4．1．1 拉丁方与正交表
4．1．2 正交实验的特点
4．1．3 正交表的构造方法
4．2 正交实验的方差分析
4．2．1 数据模型与方差分解
4．2．2 正交实验设计步骤
4．2．3 重复实验的统计分析
4．3 多因素的交互作用
4．3．1 表头设计
4．3．2 交互作用实验的统计分析
4．4 不等水平的正交实验
4．4．1 混合水平的实验设计
4．4．2 拟水平与拟因子实验设计
4．4 3组合因子法
4．5 均匀设计
4．5．1 均匀设计的基本原理
4．5．2 均匀设计实验的基本方法
4．5．3 混合水平的均匀实验设计
4．5．4 均匀设计的具体应用

第5章 稳健性设计
5．1 引言
5．2 质量工程原理
5．2．1 基本概念
5．2．2 质量损失函数
5．2．3 平均质量损失
5．2．4 利用非线性减少质量损失
5．3 产品的三阶段设计
5．3．1 综述
5．3．2 参数设计
5．3．3 容差设计
5．4 信噪比及其应用
5．4．l噪声灵敏度的估算
5．4．2 静力学问题的信噪比
5．4．3 动力学问题的信噪比
5．4．4 信噪比在寻求最优工艺条件问题中的应用
5．5 稳健设计步骤
5．5．1 综述
5．5．2 多晶硅沉淀过程及其作用的稳健设计实例
5．5．3 噪声因子和实验条件
5．5．4 质量特征数和目标函数
5．5．5 控制因子和水平
5．5．6 正交实验
5．5．7 数据分析
5．5．8 核实实验

第6章 可靠性设计
6．1 可靠性概念
6．2 可靠度的计算
6．2．1 串联方式
6．2．2 并联方式
6．2．3 串一并联方式
6．2．4 表决系统和贮备系统
6．3 可靠度函数与故障率
6．3．1 故障率计算实例
6．3．2 可靠度函数与故障率的精确定义
6．3．3 几个重要分布的可靠度函数和故障率
6．3．4 指数分布故障率的计算
6．4 可靠度设计
6．4．1 一般概念
6．4．2 元件可靠度的分配
6．4．3 可修复系统平均故障间隔的计算
6．4．4 元器件的选用
6．4．5 元器件的正确使用
6．4．6 固有可靠度的设计
6．4．7 可靠性工程简述
参考文献

前言/序言

　　作为一门专业基础学科，实验设计与分析自20世纪30年代开创以来，已经在科学研究和工程实践中得到广泛应用，成为广大科研工作者与工程技术人员必须掌握运用的技术方法之一。材料科学与工程专业的实践性很强，更加需要先进实验方法和技术的支撑。
　　为了提高研究生的实验设计与分析能力，国防科技大学材料科学与工程专业的研究生培养方案中设置了“实验优化设计与分析”课程。自2010开始讲授以来，受到学生的肯定和重视，认为对他们的研究工作帮助颇多，自编课程讲义也经过了多次修订、补充和完善，出版教材的时机已经成熟。本书介绍了实验设计的发展与基本概念、因素实验与方差分析、回归分析、正交实验设计与均匀设计、稳健性设计、可靠性设计等常用的实验设计与分析方法，内容覆盖面广，同时选用了若干材料科学与工程专业案例，针对性较强。本书侧重相关设计与分析方法的应用，对于所涉及的数学知识和工具只介绍其基本原理与运用方法，并不强调其具体推导过程，有兴趣的读者可查阅其他相关资料。
　　本书由国防科技大学空天科学学院马青松研究员主编，刘东青讲师、余金山副研究员参与编写。其中，第1章、第4章由马青松研究员编写，第2章、第3章由刘东青讲师编写，第5章、第6章由余金山副研究员编写。马青松研究员对全书进行了统稿与审校，刘东青讲师对全书的图表、公式和格式等进行了审校，国防科技大学空天科学学院斯永敏副教授审阅全书并提出了宝贵修改意见，在此表示感谢.
　　本书在编写过程中参考了相关书籍和资料，引用了一些内容和实例，对所有作者和译者表示诚挚的感谢.国防科技大学空天科学学院、国防工业出版社对本书的出版给予了大力支持和帮助，在此表示衷心的感谢。
　　由于编者水平有限，书中难免存在错误与不当之处，敬请广大读者批评指正。

图书简介：《面向工业应用的机器学习与数据挖掘实践》 一、 内容定位与读者群体 本书旨在填补当前理论教材与实际工业应用需求之间的鸿沟，专注于介绍面向工业场景的机器学习（ML）算法、数据挖掘技术及其工程化落地实践。我们摒弃晦涩的纯数学推导，转而聚焦于如何利用前沿的计算智能方法，解决制造业、金融风控、智慧能源等领域中常见的复杂问题，如预测性维护、异常检测、用户行为建模与精准推荐。 本书的读者群体主要面向： 1. 具有一定编程基础，希望系统学习工业级ML/数据挖掘流程的工程师和技术人员。 2. 从事数据科学、人工智能相关研究的本科高年级学生及研究生。 3. 企业中负责推动数字化转型、需要理解和评估智能决策系统的管理人员。 二、 核心章节与技术深度解析 全书共分为六个部分，构建了一个从基础数据处理到复杂模型部署的完整技术栈。 第一部分：工业数据基础与预处理的艺术 本部分着重于工业数据特有的挑战，如时间序列的非平稳性、传感器数据的缺失值处理、高维特征的降维与选择。我们深入探讨了特征工程在工业场景中的核心地位，而非仅仅将其视为一个初始步骤。 时间序列数据的高效表征： 介绍傅里叶变换、小波分析在特征提取中的应用，以及如何使用基于Transformer的编码器处理长距离依赖的时间依赖关系。 不平衡数据集的处理策略： 重点介绍针对罕见事件（如设备故障）的过采样（SMOTE变种）、欠采样方法，以及在决策阶段采用代价敏感学习（Cost-Sensitive Learning）的实用技巧。 数据质量与标签噪声： 探讨如何利用聚类方法识别标签噪声点，并引入鲁棒性损失函数来减轻噪声对模型训练的负面影响。 第二部分：经典与现代监督学习模型在预测中的应用 本部分聚焦于分类和回归任务，特别强调模型的可解释性（Interpretability）和鲁棒性（Robustness）。 梯度提升机（GBM）的深入应用： 详细阐述XGBoost、LightGBM在结构化数据上的优势，并提供模型参数调优的经验法则，着重于如何控制过拟合。 深度学习在结构化数据上的替代方案： 介绍如TabNet等新兴架构，探讨其与传统树模型的性能权衡，特别是在需要处理混合类型特征时的策略。 模型可解释性： 引入SHAP (SHapley Additive exPlanations) 和LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 方法，演示如何向非技术人员解释一个“黑箱”模型为何做出特定预测，这在金融审批和医疗诊断中至关重要。 第三部分：无监督学习与异常检测的工业落地 本部分是工业维护和安全监控的核心。我们关注于从未标记数据中发现潜在规律和异常。 密度聚类与高维空间聚类： 讨论DBSCAN在网络流量异常检测中的应用，以及HDBSCAN在确定不同密度簇之间的关系时的优势。 基于重构的异常检测： 详细解析自编码器（AE）及其变体（如VAE）如何学习正常数据的低维流形表示。当输入数据偏离该流形时，高重构误差即被标记为异常。我们提供实战案例，说明如何设置有效的异常阈值。 隔离森林（Isolation Forest）的优化： 探讨其在流式数据和高维离群点检测中的效率，并提供如何调整树的深度和样本比例以适应不同频率的异常检测需求。 第四部分：序列建模与因果推断 针对流程控制和供应链优化，序列数据的建模能力是关键。 循环网络与注意力机制： 讨论LSTM/GRU在预测设备未来状态上的局限性，并重点介绍基于自注意力机制的Transformer模型如何更有效地捕捉长序列中的非线性依赖关系。 强化学习（RL）在过程控制中的初步探索： 介绍MDP（马尔可夫决策过程）的基本框架，并以一个简化的库存管理或自动调温系统为例，展示如何使用Q-Learning或Policy Gradient方法进行决策优化，强调环境模拟（Simulation）的重要性。 因果关系的反事实分析： 探讨如何通过Do-Calculus和倾向得分匹配（Propensity Score Matching）等方法，在观测数据中尽可能分离相关性与因果性，为管理层提供更可靠的干预建议。 第五部分：模型工程化与M LOps实践 理论模型必须转化为可靠的生产系统才能产生价值。本部分是本书区别于纯理论书籍的关键。 特征存储（Feature Store）的设计： 讲解如何构建一个统一的特征存储系统，确保训练环境与在线推理环境使用的特征定义和计算逻辑一致，避免训练-服务偏差（Train-Serve Skew）。 模型部署架构： 介绍基于Docker和Kubernetes的微服务部署模式。重点解析模型服务化的关键组件，如实时预测API的设计、批处理预测的调度。 模型监控与漂移检测： 定义数据漂移（Data Drift）和概念漂移（Concept Drift）。我们提供具体的指标（如KS统计量、PSI）和自动化告警机制，确保模型性能不随时间衰减。 第六部分：案例研究与前沿趋势 最后，本书通过三个完整的工业案例，串联前述所有技术环节。 1. 案例一：某制造企业的设备预测性维护（PdM）。 涉及传感器数据采集、多模态特征融合、故障时间点预测及维护窗口优化。 2. 案例二：金融领域的反欺诈模型构建。 强调图神经网络（GNN）在关联交易识别中的应用，以及如何应对对抗性攻击。 3. 案例三：智慧电网负荷预测。 结合外部气象数据和历史用电模式，使用混合深度模型进行超短期负荷预测。 三、 技术特点与行文风格 本书的行文风格力求务实、严谨且贴近工程实践。所有的算法讲解都伴随着详细的代码片段（主要基于Python生态，如Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, Pandas）。我们注重展示“为什么选择这个工具”，而不是仅仅“如何使用这个工具”。对于复杂模型的内部机制，我们采用直观的类比和图示来辅助理解，确保读者能够迅速掌握其核心思想，并将其转化为可执行的工业解决方案。本书不涉及复杂的优化设计理论，而专注于如何利用成熟的ML框架高效地解决实际生产中的数据问题。

评分☆☆☆☆☆

拿到《实验优化设计与分析》这本书，我首先被它扎实的理论基础所吸引。书中没有回避那些复杂的数学模型和统计公式，而是选择直面它们，并用清晰易懂的方式进行阐释。这对于我这样对统计学基础不是特别扎实的研究者来说，是一次很好的学习机会。书中对各种实验设计方法，如全因子设计、部分因子设计、响应面法等，都进行了详细的介绍，并且对比了它们各自的优缺点以及适用的场景。我印象最深刻的是书中关于“因子交互作用”的讲解，它让我理解到，在很多情况下，仅仅分析单个因子的影响是不够的，需要深入挖掘因子之间的组合效应。这对我今后设计实验，理解复杂的系统行为，有着至关重要的指导作用。此外，书中还提到了许多关于数据分析和结果解释的内容，比如如何进行显著性检验，如何解读p值，以及如何避免过度拟合等。这些都是我们在实验过程中经常会遇到的问题。我感觉这本书就像一个百科全书，涵盖了实验优化设计和分析的方方面面，能够帮助我系统地构建自己的知识体系，提高实验的科学性和有效性。

评分☆☆☆☆☆

读了《实验优化设计与分析》之后，我才真正意识到，在科学研究中，看似简单的实验过程，实则蕴含着深厚的理论和方法论。我一直以为实验就是“动手做”，然后“看结果”，但这本书彻底颠覆了我的认知。它让我明白，一个精心设计的实验，能够以最少的投入获得最大的信息量，而且结果的可靠性和可重复性也大大提高。书中对各种统计分析方法的讲解，尤其令我印象深刻。它不仅仅是简单地罗列公式，而是深入剖析了这些方法是如何服务于实验设计的，以及如何从实验数据中提炼出有价值的结论。例如，书中关于ANOVA（方差分析）的论述，详细解释了如何通过它来判断不同因素对结果的影响程度，以及是否存在显著差异。这对于我理解实验结果的统计显著性，避免得出错误的结论至关重要。此外，书中对于模型构建和拟合的讲解，也让我受益匪浅。理解如何用数学模型来描述实验现象，并从中预测未知情况，这是将实验结果转化为实际应用的桥梁。我感觉这本书就像一位经验丰富的导师，一步步地引导我进入实验科学的殿堂，让我能够更自信、更科学地进行研究。

评分☆☆☆☆☆

这本《实验优化设计与分析》的封面设计给我一种非常严谨、专业的感觉，深蓝色的背景搭配金色的字体，沉稳大气，一看就知道是内容扎实的学术著作。我个人一直对如何在科研和工程领域更高效地进行实验设计抱有浓厚的兴趣，经常在文献中看到各种实验方法，但总是觉得有些零散，缺乏一个系统性的框架来指导实践。这本书的出现，无疑给了我一个绝佳的机会去深入学习和理解。我特别期待书中能够详细介绍如何根据研究目标、变量类型以及资源限制，来构建最优的实验方案。例如，在实际操作中，我们常常会遇到多因素耦合、非线性关系等复杂情况，如何通过科学的设计来捕捉这些关键信息，避免无效实验和资源浪费，是我非常关注的。我希望书中能提供一些经典的实验设计方法，如正交试验、响应面法等，并且不仅仅是介绍理论，更重要的是阐述它们背后的数学原理、适用范围以及在不同学科领域的实际应用案例。如果书中能提供一些易于理解的图表和流程图来辅助讲解，那就更完美了，这样我能够更快地掌握核心概念，并尝试将其应用到我自己的研究项目中。

评分☆☆☆☆☆

《实验优化设计与分析》这本书给我的感觉是，它更像是一本“工具书”和“方法论指南”，而不是一本纯粹的理论著作。书中充斥着大量的实例和应用场景，这让我在阅读过程中能够更好地理解抽象的理论概念。比如，书中在讲解如何进行参数优化时，就结合了一个实际的制药生产过程，通过逐步逼近的方法，找到了最佳的投料比和反应温度，成功地提高了产率。这种“从实践中来，到实践中去”的讲解方式，让我觉得非常实用。我尤其喜欢书中关于“实验误差分析”的部分，它让我认识到，在任何实验中，误差都是不可避免的，关键在于如何识别、量化和控制它们。书中介绍的多种误差分析技术，如重复测量、配对设计等，都为我提供了实用的解决方案。我之前在进行产品稳定性测试时，常常为如何有效区分产品本身的差异和检测过程中的随机误差而苦恼。这本书的出现，为我指明了方向，让我能够更有条理地进行实验设计和数据分析，从而获得更可靠的测试结果。这本书对于想要提升实验效率和结果质量的研究人员来说，无疑是一笔宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《实验优化设计与分析》这本书的语言风格相当地“硬核”，一开始读起来确实需要一些耐心。它的逻辑结构非常严谨，每一章节的知识点都层层递进，环环相扣。我尤其欣赏书中在介绍复杂概念时，能够辅以大量的数学推导和严密的逻辑论证。这使得我对实验设计背后的原理有了更深刻的理解，而不是仅仅停留在“知其然”的层面。比如，在讲解如何选择合适的实验因子和水平时，书中就详细分析了不同方法的优劣势，以及如何在实际情况中进行权衡。这对于我这样在实际工作中经常需要面对复杂实验条件的研究人员来说，非常有指导意义。我曾遇到过一个问题，在多批次生产过程中，即使操作参数相同，产品质量也时常出现波动，当时我百思不得其解。读完这本书后，我才意识到，这很可能是由于批次间可能存在的未识别的“区组效应”或“环境因子”在作祟。书中关于区组设计和协变量分析的章节，为我提供了解决这类问题的思路和方法。这本书确实不是一本轻松的读物，但如果你愿意投入时间和精力去钻研，它一定会为你打开一扇通往更科学、更高效实验研究的大门。