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响应面优化法简介
响应面优化法,即响应曲面法( Response Surface Methodolog y ，RSM)，这是一种实验条件寻优的方法，适宜于解决非线性数据处理的相关问题。它囊括了试验设计、 建模、检验模型的合适性、 寻求最佳组合条件等众多试验和计技术；通过对过程的回归拟合和响应曲面、等高线的绘制、可方便地求出相应于各因素水平的响应值。在各因素水平的响应值的基础上，可以找出预测的响应最优值以及相应的实验条件。
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响应面优化法的优点
响应面优化法，考虑了试验随机误差；同时，响应面法将复杂的未知的函数关系在小区域内用简单的一次或二次多项式模型来拟合，计算比较简便，是解决实际问题的有效手段。
所获得的预测模型是连续的，与正交实验相比，其优势是：在实验条件寻优过程中，可以连续的对实验的各个水平进行分析，而正交实验只能对一个个孤立的实验点进行分析。
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响应面优化法的不足
响应面优化的前提是：设计的实验点应包括最佳的实验条件，如果实验点的选取不当，使用响应面优化法是不能得到很好的优化结果的。因而，在使用响应面优化法之前，应当确立合理的实验的各因素与水平。
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因素与水平的选取方法
多种实验设计方法
使用已有文献报道结果，确定实验的各因素与水平。
使用单因素实验，确定合理的响应面优化法实 验的各因素与水平。
使用爬坡实验，确定合理的响应面优化法实验的各因素与水平。
使用两水平因子设计实验，确定合理的响应面优化法实验的各因素与水平。
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响应面分析实验设计
可以进行响应面分析的实验设计有多种，但
最用的是下面两种： Central Composite
Design- 响应面优化分析、Box-Behnken
Design - 响应面优化分析。
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中心组合设计
也称为星点设计。其设计表是在两水平析因设计的基础
上加上极值点和中心点构成的，通常实验表是以代码的
形式编排的, 实验时再转化为实际操作值,（一般水平取
值为 0, ±1, ±α, 其中 0 为中值, α为极值, α=F*
（1/ 4 ）； F 为析因设计部分实验次数, 或 ， 其中 k为因素数，
(1/2一般5 因素以上采用)，设计表有下面三个部分组成：
(1) 析因设计。
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2极值点。由于两水平析因设计只能用作线性考察, 需
再加上第二部分极值点, 才适合于非线性拟合。如果以
坐标表示, 极值点在相应坐标轴上的位置称为轴(axialpo
int)或星点( star poin t) , 表示( ±α,0,…,0) ,(0,±α , …,
0) , …, (0, 0, …, ±α)星点的组数与因素数相同。
3一定数量的中心点重复试验。中心点的个数与CCD 设
计的特殊性质如正交(o rthogonal)或均一精密有关。
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Box-Behnken Design
Box-Behnken Design，简称BBD，也是响应
面优化法常用的实验设计方法，其设计表安排
以三因素为例（三因素用A、B、C表示），见下
页表2，其中 0 是中心点，+, -分别是相应的高
值和低值。其设计的表格的信息和三因素BBD设计表格如下表1和表2。
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