weixin_45367856 2023-06-04 20:07 采纳率: 50%
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超多因素的正交方案设计

超多因素的正交方案:比如29个因素,每个因素有9个水平的正交方案,该如何设计?

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  • Jackyin0720 2023-06-04 20:54
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    可以使用多维数组和for循环结构来实现,例如,使用Python的NumPy库创建了一个29个因素每个因素有9个水平的正交表,并使用双重循环结构来生成该正交表。
    参考示例:

    import numpy as np  
      
    # 创建包含29个因素每个因素有9个水平的正交表  
    orthogonal_table = np.zeros((9, 9))  
    for i in range(9):  
        for j in range(i+1, 9):  
            orthogonal_table[i, j] = (i == j) * 1.0 / np.sqrt(i+1)  # 平等分割,若i==j,则评比为1  
            orthogonal_table[j, i] = orthogonal_table[i, j]  # 转置对称  
      
    # 输出正交表  
    print(orthogonal_table)
    
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  • David1055259499 2023-06-04 21:37
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    来自GPT的回答:

    设计一个包含29个因素,每个因素有9个水平的正交方案是一个非常庞大的任务。对于这样的设计,通常使用正交表或正交阵来实现。

    在MATLAB中,可以使用Statistics and Machine Learning Toolbox中的oatdesign函数来生成正交表。oatdesign函数可以生成正交阵(Orthogonal Array)或正交表(Orthogonal Array Table)。

    下面是使用oatdesign函数生成一个包含29个因素和9个水平的正交表的示例代码:

    matlab
    Copy code
    numFactors = 29; % 因素个数
    numLevels = 9; % 每个因素的水平个数
    resolution = 5; % 正交表的分辨率

    % 生成正交表
    design = oatdesign(numFactors, numLevels, 'resolution', resolution);

    % 显示正交表
    disp(design);
    这段代码将生成一个29个因素、每个因素有9个水平的正交表,并将其显示在MATLAB命令窗口中。

    请注意,由于正交表的尺寸非常庞大,可能需要相当长的时间才能生成完整的正交表。此外,你还需要考虑正交表的分辨率(resolution)和是否需要平衡设计等因素。

    正交表的设计是一个复杂的统计问题,需要仔细考虑实际应用的要求和限制。建议在设计正交表之前,仔细研究相关文献和统计设计的原理,或者寻求专业统计学家的帮助,以确保得到满足实际需求的正交设计方案。

    评论
  • 还有头发的程序员- 2023-06-05 10:30
    关注

    引用chatgpt

    在 MATLAB 中,可以使用 "orthogonalfir" 函数生成正交试验表。这个函数可以生成具有不同长度和不同阶数的正交试验表,以满足不同的实验设计需要。下面是一个生成长度为 8 和阶数为 4 的正交试验表的示例代码:
    
    复制
    % 设置参数
    len = 8; % 正交试验表长度
    order = 4; % 正交试验表阶数
    
    % 生成正交试验表
    X = orthogonalfir(len, order);
    
    % 显示试验表
    disp(X);
    这段代码将生成一个 84 列的正交试验表,并将其显示在 MATLAB 命令窗口中。你可以根据自己的实验设计需要调整参数,生成不同长度和阶数的正交试验表。
    
    
    评论
  • GIS工具开发 2023-06-11 15:03
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    可以考虑使用Taguchi正交数组来设计。

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