實驗優化設計與分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

馬青鬆，劉東青，餘金山 著

圖書標籤:

• 實驗設計
• 優化
• 統計分析
• 響應麵法
• 實驗規劃
• 數據分析
• 質量控製
• 可靠性
• 實驗優化
• 設計科學

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118115413

版次：1

商品編碼：12356723

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-04-01

用紙：膠版紙

頁數：178

字數：234000

正文語種：中文

內容簡介

　　《實驗優化設計與分析》主要介紹科學研究與工程實踐中常用的實驗設計與分析方法，內容包括實驗設計的基本概念、因素實驗與方差分析、迴歸分析、正交實驗設計與均勻設計、穩健性設計和可靠性設計。全書內容側重設計與分析方法的應用，選用瞭若乾材料科學與工程專業案例。
　　該書可作為高等院校工科類專業的教材，也可作為材料、冶金、機械等領域科研與工程技術人員的參考書。

內頁插圖

目錄

第1章 實驗設計的基本概念
1．1 概述
1．1．1 定義
1．1．2 實驗設計的曆史進程
1．1．3 實驗設計的現代特徵
1．1．4 實驗設計的宗旨
1．2 實驗設計與科學發展的關係
1．2．1 實驗設計在科技發展中的地位
1．2．2 數學方法在實驗設計中的應用
1．3 實驗過程中的誤差
1．3．1 實驗誤差的分類
1．3．2 隨機誤差的特徵
1．3．3 觀測數據的修約
1．4 實驗設計的基本原則
1．4．1 因素實驗的基本概念
1．4．2 實驗設計的基本原則
1．4．3 常用的實驗分析工具

第2章 因素實驗和方差分析
2．1 水平取值的優化方法
2．1．1 黃金分割法
2．1．2 分數法
2．1．3 等距取值法
2．1．4 爬山法
2．1．5 對開法
2．1．6 從好點齣發法
2．1．7 平行綫法
2．1．8 雙因素爬山法
2．2 單因素實驗設計
2．2．1 單因素實驗方法
2．2．2 單因素實驗數據模型
2．2．3 單因素實驗的方差分析
2．2．4 顯著性檢驗
2．3 雙因素實驗設計
2．3．1 雙因素實驗方法
2．3．2 雙因素實驗數據模型
2．3．3 不重復實驗的方差分析
2．4 雙因素的重復實驗
2．4．1 雙因素實驗的交互效應
2．4．2 重復實驗的方差分析
2．5 雙因素的隨機區組實驗設計
2．5．1 隨機區組實驗步驟
2．5．2 隨機區組實驗的數據結構
2．5．3 區組實驗數據的方差分析

第3章 迴歸分析
3．1 一元綫性迴歸
3．1．1 一元綫性迴歸模型
3．1．2 迴歸係數的估計
3．1．3 相關分析
3．1．4 顯著性檢驗
3．1．5 預報與控製
3．2 一元非綫性迴歸
3．2．1 函數綫性化方法
3．2．2 非綫性迴歸
3．2．3 失擬誤差與顯著性檢驗
3．3 多元綫性迴歸
3．3．1 多元綫性模型
3．3．2 迴歸係數的最小二乘估計
3．3．3 多元綫性迴歸的檢驗
3．4 多項式迴歸分析
3．4．1 多項式的一般形式
3．4．2 等距取值的正交多項式

第4章 正交實驗設計與均勻設計
4．1 正交錶的構造
4．1．1 拉丁方與正交錶
4．1．2 正交實驗的特點
4．1．3 正交錶的構造方法
4．2 正交實驗的方差分析
4．2．1 數據模型與方差分解
4．2．2 正交實驗設計步驟
4．2．3 重復實驗的統計分析
4．3 多因素的交互作用
4．3．1 錶頭設計
4．3．2 交互作用實驗的統計分析
4．4 不等水平的正交實驗
4．4．1 混閤水平的實驗設計
4．4．2 擬水平與擬因子實驗設計
4．4 3組閤因子法
4．5 均勻設計
4．5．1 均勻設計的基本原理
4．5．2 均勻設計實驗的基本方法
4．5．3 混閤水平的均勻實驗設計
4．5．4 均勻設計的具體應用

第5章 穩健性設計
5．1 引言
5．2 質量工程原理
5．2．1 基本概念
5．2．2 質量損失函數
5．2．3 平均質量損失
5．2．4 利用非綫性減少質量損失
5．3 産品的三階段設計
5．3．1 綜述
5．3．2 參數設計
5．3．3 容差設計
5．4 信噪比及其應用
5．4．l噪聲靈敏度的估算
5．4．2 靜力學問題的信噪比
5．4．3 動力學問題的信噪比
5．4．4 信噪比在尋求最優工藝條件問題中的應用
5．5 穩健設計步驟
5．5．1 綜述
5．5．2 多晶矽沉澱過程及其作用的穩健設計實例
5．5．3 噪聲因子和實驗條件
5．5．4 質量特徵數和目標函數
5．5．5 控製因子和水平
5．5．6 正交實驗
5．5．7 數據分析
5．5．8 核實實驗

第6章 可靠性設計
6．1 可靠性概念
6．2 可靠度的計算
6．2．1 串聯方式
6．2．2 並聯方式
6．2．3 串一並聯方式
6．2．4 錶決係統和貯備係統
6．3 可靠度函數與故障率
6．3．1 故障率計算實例
6．3．2 可靠度函數與故障率的精確定義
6．3．3 幾個重要分布的可靠度函數和故障率
6．3．4 指數分布故障率的計算
6．4 可靠度設計
6．4．1 一般概念
6．4．2 元件可靠度的分配
6．4．3 可修復係統平均故障間隔的計算
6．4．4 元器件的選用
6．4．5 元器件的正確使用
6．4．6 固有可靠度的設計
6．4．7 可靠性工程簡述
參考文獻

前言/序言

　　作為一門專業基礎學科，實驗設計與分析自20世紀30年代開創以來，已經在科學研究和工程實踐中得到廣泛應用，成為廣大科研工作者與工程技術人員必須掌握運用的技術方法之一。材料科學與工程專業的實踐性很強，更加需要先進實驗方法和技術的支撐。
　　為瞭提高研究生的實驗設計與分析能力，國防科技大學材料科學與工程專業的研究生培養方案中設置瞭“實驗優化設計與分析”課程。自2010開始講授以來，受到學生的肯定和重視，認為對他們的研究工作幫助頗多，自編課程講義也經過瞭多次修訂、補充和完善，齣版教材的時機已經成熟。本書介紹瞭實驗設計的發展與基本概念、因素實驗與方差分析、迴歸分析、正交實驗設計與均勻設計、穩健性設計、可靠性設計等常用的實驗設計與分析方法，內容覆蓋麵廣，同時選用瞭若乾材料科學與工程專業案例，針對性較強。本書側重相關設計與分析方法的應用，對於所涉及的數學知識和工具隻介紹其基本原理與運用方法，並不強調其具體推導過程，有興趣的讀者可查閱其他相關資料。
　　本書由國防科技大學空天科學學院馬青鬆研究員主編，劉東青講師、餘金山副研究員參與編寫。其中，第1章、第4章由馬青鬆研究員編寫，第2章、第3章由劉東青講師編寫，第5章、第6章由餘金山副研究員編寫。馬青鬆研究員對全書進行瞭統稿與審校，劉東青講師對全書的圖錶、公式和格式等進行瞭審校，國防科技大學空天科學學院斯永敏副教授審閱全書並提齣瞭寶貴修改意見，在此錶示感謝.
　　本書在編寫過程中參考瞭相關書籍和資料，引用瞭一些內容和實例，對所有作者和譯者錶示誠摯的感謝.國防科技大學空天科學學院、國防工業齣版社對本書的齣版給予瞭大力支持和幫助，在此錶示衷心的感謝。
　　由於編者水平有限，書中難免存在錯誤與不當之處，敬請廣大讀者批評指正。

圖書簡介：《麵嚮工業應用的機器學習與數據挖掘實踐》 一、 內容定位與讀者群體 本書旨在填補當前理論教材與實際工業應用需求之間的鴻溝，專注於介紹麵嚮工業場景的機器學習（ML）算法、數據挖掘技術及其工程化落地實踐。我們摒棄晦澀的純數學推導，轉而聚焦於如何利用前沿的計算智能方法，解決製造業、金融風控、智慧能源等領域中常見的復雜問題，如預測性維護、異常檢測、用戶行為建模與精準推薦。 本書的讀者群體主要麵嚮： 1. 具有一定編程基礎，希望係統學習工業級ML/數據挖掘流程的工程師和技術人員。 2. 從事數據科學、人工智能相關研究的本科高年級學生及研究生。 3. 企業中負責推動數字化轉型、需要理解和評估智能決策係統的管理人員。 二、 核心章節與技術深度解析 全書共分為六個部分，構建瞭一個從基礎數據處理到復雜模型部署的完整技術棧。 第一部分：工業數據基礎與預處理的藝術 本部分著重於工業數據特有的挑戰，如時間序列的非平穩性、傳感器數據的缺失值處理、高維特徵的降維與選擇。我們深入探討瞭特徵工程在工業場景中的核心地位，而非僅僅將其視為一個初始步驟。 時間序列數據的高效錶徵： 介紹傅裏葉變換、小波分析在特徵提取中的應用，以及如何使用基於Transformer的編碼器處理長距離依賴的時間依賴關係。 不平衡數據集的處理策略： 重點介紹針對罕見事件（如設備故障）的過采樣（SMOTE變種）、欠采樣方法，以及在決策階段采用代價敏感學習（Cost-Sensitive Learning）的實用技巧。 數據質量與標簽噪聲： 探討如何利用聚類方法識彆標簽噪聲點，並引入魯棒性損失函數來減輕噪聲對模型訓練的負麵影響。 第二部分：經典與現代監督學習模型在預測中的應用 本部分聚焦於分類和迴歸任務，特彆強調模型的可解釋性（Interpretability）和魯棒性（Robustness）。 梯度提升機（GBM）的深入應用： 詳細闡述XGBoost、LightGBM在結構化數據上的優勢，並提供模型參數調優的經驗法則，著重於如何控製過擬閤。 深度學習在結構化數據上的替代方案： 介紹如TabNet等新興架構，探討其與傳統樹模型的性能權衡，特彆是在需要處理混閤類型特徵時的策略。 模型可解釋性： 引入SHAP (SHapley Additive exPlanations) 和LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 方法，演示如何嚮非技術人員解釋一個“黑箱”模型為何做齣特定預測，這在金融審批和醫療診斷中至關重要。 第三部分：無監督學習與異常檢測的工業落地 本部分是工業維護和安全監控的核心。我們關注於從未標記數據中發現潛在規律和異常。 密度聚類與高維空間聚類： 討論DBSCAN在網絡流量異常檢測中的應用，以及HDBSCAN在確定不同密度簇之間的關係時的優勢。 基於重構的異常檢測： 詳細解析自編碼器（AE）及其變體（如VAE）如何學習正常數據的低維流形錶示。當輸入數據偏離該流形時，高重構誤差即被標記為異常。我們提供實戰案例，說明如何設置有效的異常閾值。 隔離森林（Isolation Forest）的優化： 探討其在流式數據和高維離群點檢測中的效率，並提供如何調整樹的深度和樣本比例以適應不同頻率的異常檢測需求。 第四部分：序列建模與因果推斷 針對流程控製和供應鏈優化，序列數據的建模能力是關鍵。 循環網絡與注意力機製： 討論LSTM/GRU在預測設備未來狀態上的局限性，並重點介紹基於自注意力機製的Transformer模型如何更有效地捕捉長序列中的非綫性依賴關係。 強化學習（RL）在過程控製中的初步探索： 介紹MDP（馬爾可夫決策過程）的基本框架，並以一個簡化的庫存管理或自動調溫係統為例，展示如何使用Q-Learning或Policy Gradient方法進行決策優化，強調環境模擬（Simulation）的重要性。 因果關係的反事實分析： 探討如何通過Do-Calculus和傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching）等方法，在觀測數據中盡可能分離相關性與因果性，為管理層提供更可靠的乾預建議。 第五部分：模型工程化與M LOps實踐 理論模型必須轉化為可靠的生産係統纔能産生價值。本部分是本書區彆於純理論書籍的關鍵。 特徵存儲（Feature Store）的設計： 講解如何構建一個統一的特徵存儲係統，確保訓練環境與在綫推理環境使用的特徵定義和計算邏輯一緻，避免訓練-服務偏差（Train-Serve Skew）。 模型部署架構： 介紹基於Docker和Kubernetes的微服務部署模式。重點解析模型服務化的關鍵組件，如實時預測API的設計、批處理預測的調度。 模型監控與漂移檢測： 定義數據漂移（Data Drift）和概念漂移（Concept Drift）。我們提供具體的指標（如KS統計量、PSI）和自動化告警機製，確保模型性能不隨時間衰減。 第六部分：案例研究與前沿趨勢 最後，本書通過三個完整的工業案例，串聯前述所有技術環節。 1. 案例一：某製造企業的設備預測性維護（PdM）。 涉及傳感器數據采集、多模態特徵融閤、故障時間點預測及維護窗口優化。 2. 案例二：金融領域的反欺詐模型構建。 強調圖神經網絡（GNN）在關聯交易識彆中的應用，以及如何應對對抗性攻擊。 3. 案例三：智慧電網負荷預測。 結閤外部氣象數據和曆史用電模式，使用混閤深度模型進行超短期負荷預測。 三、 技術特點與行文風格 本書的行文風格力求務實、嚴謹且貼近工程實踐。所有的算法講解都伴隨著詳細的代碼片段（主要基於Python生態，如Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, Pandas）。我們注重展示“為什麼選擇這個工具”，而不是僅僅“如何使用這個工具”。對於復雜模型的內部機製，我們采用直觀的類比和圖示來輔助理解，確保讀者能夠迅速掌握其核心思想，並將其轉化為可執行的工業解決方案。本書不涉及復雜的優化設計理論，而專注於如何利用成熟的ML框架高效地解決實際生産中的數據問題。

評分☆☆☆☆☆

拿到《實驗優化設計與分析》這本書，我首先被它紮實的理論基礎所吸引。書中沒有迴避那些復雜的數學模型和統計公式，而是選擇直麵它們，並用清晰易懂的方式進行闡釋。這對於我這樣對統計學基礎不是特彆紮實的研究者來說，是一次很好的學習機會。書中對各種實驗設計方法，如全因子設計、部分因子設計、響應麵法等，都進行瞭詳細的介紹，並且對比瞭它們各自的優缺點以及適用的場景。我印象最深刻的是書中關於“因子交互作用”的講解，它讓我理解到，在很多情況下，僅僅分析單個因子的影響是不夠的，需要深入挖掘因子之間的組閤效應。這對我今後設計實驗，理解復雜的係統行為，有著至關重要的指導作用。此外，書中還提到瞭許多關於數據分析和結果解釋的內容，比如如何進行顯著性檢驗，如何解讀p值，以及如何避免過度擬閤等。這些都是我們在實驗過程中經常會遇到的問題。我感覺這本書就像一個百科全書，涵蓋瞭實驗優化設計和分析的方方麵麵，能夠幫助我係統地構建自己的知識體係，提高實驗的科學性和有效性。

評分☆☆☆☆☆

讀瞭《實驗優化設計與分析》之後，我纔真正意識到，在科學研究中，看似簡單的實驗過程，實則蘊含著深厚的理論和方法論。我一直以為實驗就是“動手做”，然後“看結果”，但這本書徹底顛覆瞭我的認知。它讓我明白，一個精心設計的實驗，能夠以最少的投入獲得最大的信息量，而且結果的可靠性和可重復性也大大提高。書中對各種統計分析方法的講解，尤其令我印象深刻。它不僅僅是簡單地羅列公式，而是深入剖析瞭這些方法是如何服務於實驗設計的，以及如何從實驗數據中提煉齣有價值的結論。例如，書中關於ANOVA（方差分析）的論述，詳細解釋瞭如何通過它來判斷不同因素對結果的影響程度，以及是否存在顯著差異。這對於我理解實驗結果的統計顯著性，避免得齣錯誤的結論至關重要。此外，書中對於模型構建和擬閤的講解，也讓我受益匪淺。理解如何用數學模型來描述實驗現象，並從中預測未知情況，這是將實驗結果轉化為實際應用的橋梁。我感覺這本書就像一位經驗豐富的導師，一步步地引導我進入實驗科學的殿堂，讓我能夠更自信、更科學地進行研究。

評分☆☆☆☆☆

《實驗優化設計與分析》這本書給我的感覺是，它更像是一本“工具書”和“方法論指南”，而不是一本純粹的理論著作。書中充斥著大量的實例和應用場景，這讓我在閱讀過程中能夠更好地理解抽象的理論概念。比如，書中在講解如何進行參數優化時，就結閤瞭一個實際的製藥生産過程，通過逐步逼近的方法，找到瞭最佳的投料比和反應溫度，成功地提高瞭産率。這種“從實踐中來，到實踐中去”的講解方式，讓我覺得非常實用。我尤其喜歡書中關於“實驗誤差分析”的部分，它讓我認識到，在任何實驗中，誤差都是不可避免的，關鍵在於如何識彆、量化和控製它們。書中介紹的多種誤差分析技術，如重復測量、配對設計等，都為我提供瞭實用的解決方案。我之前在進行産品穩定性測試時，常常為如何有效區分産品本身的差異和檢測過程中的隨機誤差而苦惱。這本書的齣現，為我指明瞭方嚮，讓我能夠更有條理地進行實驗設計和數據分析，從而獲得更可靠的測試結果。這本書對於想要提升實驗效率和結果質量的研究人員來說，無疑是一筆寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

這本《實驗優化設計與分析》的封麵設計給我一種非常嚴謹、專業的感覺，深藍色的背景搭配金色的字體，沉穩大氣，一看就知道是內容紮實的學術著作。我個人一直對如何在科研和工程領域更高效地進行實驗設計抱有濃厚的興趣，經常在文獻中看到各種實驗方法，但總是覺得有些零散，缺乏一個係統性的框架來指導實踐。這本書的齣現，無疑給瞭我一個絕佳的機會去深入學習和理解。我特彆期待書中能夠詳細介紹如何根據研究目標、變量類型以及資源限製，來構建最優的實驗方案。例如，在實際操作中，我們常常會遇到多因素耦閤、非綫性關係等復雜情況，如何通過科學的設計來捕捉這些關鍵信息，避免無效實驗和資源浪費，是我非常關注的。我希望書中能提供一些經典的實驗設計方法，如正交試驗、響應麵法等，並且不僅僅是介紹理論，更重要的是闡述它們背後的數學原理、適用範圍以及在不同學科領域的實際應用案例。如果書中能提供一些易於理解的圖錶和流程圖來輔助講解，那就更完美瞭，這樣我能夠更快地掌握核心概念，並嘗試將其應用到我自己的研究項目中。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，《實驗優化設計與分析》這本書的語言風格相當地“硬核”，一開始讀起來確實需要一些耐心。它的邏輯結構非常嚴謹，每一章節的知識點都層層遞進，環環相扣。我尤其欣賞書中在介紹復雜概念時，能夠輔以大量的數學推導和嚴密的邏輯論證。這使得我對實驗設計背後的原理有瞭更深刻的理解，而不是僅僅停留在“知其然”的層麵。比如，在講解如何選擇閤適的實驗因子和水平時，書中就詳細分析瞭不同方法的優劣勢，以及如何在實際情況中進行權衡。這對於我這樣在實際工作中經常需要麵對復雜實驗條件的研究人員來說，非常有指導意義。我曾遇到過一個問題，在多批次生産過程中，即使操作參數相同，産品質量也時常齣現波動，當時我百思不得其解。讀完這本書後，我纔意識到，這很可能是由於批次間可能存在的未識彆的“區組效應”或“環境因子”在作祟。書中關於區組設計和協變量分析的章節，為我提供瞭解決這類問題的思路和方法。這本書確實不是一本輕鬆的讀物，但如果你願意投入時間和精力去鑽研，它一定會為你打開一扇通往更科學、更高效實驗研究的大門。