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实验设计-星点设计.ppt

发布时间：2022-06-16 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：3.38M 资料格式：ppt 举报 版权申诉
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    星点设计效应面法
    汇报内容 一、引言 二、CCD效应面法基本概念 三、CCD效应面法基本原理 四、CCD效应面法操作步骤
    一、引言 　　在药学制剂工艺优化和处方筛选过程中，常需同时考察 多个因素对结果的影响，并对结果进行优化。当因素水平数 较少时可采用析因设计；较多时需采用实验次数较少的实验 设计优化法。 　　国内现在用得比较成熟的方法为均匀设计和正交试验设 计方法，虽然上述两种方法在试验处理时可以取得较佳点， 基本可以满足一般试验的要求。但是它们还存在一些问题： 如试验的精度不够，建立的数学模型预测性较差，选择的试 验取值仅仅是接近最佳取值，无法精确找到最佳点，不能灵 敏地考察各因素间的交互作用等等。
    一、引言 析因设计 优点：考察全面 缺点：实验次数太多 正交设计 优点：均匀分散、整齐可比 缺点：精度不够、预测性差 均匀设计 优点：均匀分散 缺点：精度不够 预测性差 设计 方法 星点设计 优点：精度高 预测性强
    一、引言 　　效应面法 (response surface methodology RSM) 主要有三种常用的试验设计方案：Box-Behnken 设计 (BBD)、均匀外壳设计 ( Uniform Shell Design，USD) 和星点设计 (Central Composite Design，CCD) 又称 中心组合设计( Central Composite Design，CCD) 。 　　前两种较少使用，星点设计是效应曲面中最常用的 二阶设计，是由二水平析因设计加轴点及中心点组成， 是多因素五水平的试验设计。集数学和统计学方法于一 体。是一种新型的试验设计方法，它具有试验次数少， 试验精度高等特点，其在药学领域的应用已比较成熟。
    一、引言 实例：星点设计效应面法优选远志的提取工艺 • 摘要： 目的：星点设计效应面法优选远志的提取工艺。 方法：以乙醇浓度,回流时间和溶剂(倍)量为自变量,远志皂苷元 提取率为因变量对自变量各水平进行多元线性回归和二 式拟合,用效应面法选择较佳工艺条件,并进行预测分析。 结果：确定最优提取工艺为乙醇浓度60%,提取时间2. 5 h,溶媒 用量10倍,提取2次,提取率预测值与理论值偏差为-5. 93%, 二项式拟合复相关系r=0. 9790。 结论：星点设计效应面法优选远志的提取工艺,方法简便,预测 性良好。 • 关键词：远志；星点设计；效应面优化法；远志皂苷元；提取工艺
    二、CCD效应面法基本概念 • 自变量与效应变量：所考察的因素为自变量，用x1， x 2 ， … ， x n 表 示 ； 考 察 指 标 称 结 果 或 为 效 应 变 量 (response) ，用y表示。CCD效应面优化法主要考察自变 量对效应变量的作用并对其优化。自变量必须连续且可 由试验者准确控制。 • 效应面与效应面函数：效应与考察因素之间的关系可用 函数y =f (x1，x2，…，xn) +ε表示 (ε为噪音即偶然误差) ， 则f称为效应面函数，该函数所代表的空间曲面称为效 应面。 • 模拟效应面与模拟效应面函数：在实际操作中，常用近 似函数y= f ' (x1，x2，…，xn) +ε估计真实函数f，则f ' 称为模拟效应面函数，该函数所代表的空间曲面为模拟 效应面，也是优化法实际操作效应面。
    二、CCD效应面法基本概念 • 效应面可用三维效应面图(或称因变量面图)或者二维等高 线图表示。从效应面上可以直观地找到自变量取不同值时 的效应值，反过来在效应面上选取一定效应值亦可以找出 相对应的自变量取值，即在效应面上选定较佳效应值范围 后可对应求出较佳试验条件。
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