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這里有百種演算法出處整理，本題演算法可從上面找取：
給裸賽的家人們整理了百種演算法出處
https://mp.weixin.qq.com/s/OhWRCeep885MuyhMhvdiOw
首先來看下這道題的邏輯，第一問找關系式，第二問比較催化劑組合，第三問尋優，第四問增設實驗
可能會有小伙伴去考慮除乙醇轉化率、C4烯烴選擇性以外的指標，
其實這個表的意思是，在這種催化劑組合下，以及恒定溫度及添加的乙醇速率條件下，達到反應平衡時，有2.07的乙醇轉化為了右邊幾類化學物質，題目要求分析C4，那就只分析C4就行，如果看覺得內容少還可以自行增加一些分析
第一問首先分別找到乙醇轉化率、C4烯烴的選擇性與溫度的關系式，求關系式演算法可以參考下面幾篇推文，也可以用1stopt軟體進行擬合，21種組合都要求下溫度與乙醇轉化率、C4烯烴的選擇性的關系式
最小二乘與非線性最小二乘(Matlab)https://mp.weixin.qq.com/s/Jl4Zkx-TK6fCNN4tgd47jQ
逐步回歸補充篇——確定經驗公式https://mp.weixin.qq.com/s/zmN7QrbusZLNRjw-8gJcBg
接下來分析附件2結果，附件2中273分鐘時，乙醇轉化率已穩定，C4烯烴選擇性變化都很小，這個時候我們可以認為273分鐘已經達到了平衡，接下來就用350攝氏度、乙醇轉化率29.9%、C4烯烴選擇性39.04%與附件1中的實驗進行匹配，選出差別最小的作為該給定的催化劑組合，這里匹配簡單做法直接算距離，也可以水論文用機器學習演算法做，對附件2不用做時間與各項指標的關系曲線，后問也用不上，想多做一點分析也可以，
第二問，其實就是要讓你們找哪一個對照試驗比較好，對照試驗一般使用的是方差分析，可以分別求得對照組內某因素是否對乙醇轉化率、C4烯烴選擇性結果顯著影響，如果顯著影響那么影響程度怎么樣，p值是多少，p值月低越好，此外還要看下這組對照試驗中出現最好的結果（乙醇轉化率以及C4烯烴選擇性）分別是多少，這樣可以得到四個指標，然后采用評價演算法對不同對照試驗組進行評價，評價可以用多種演算法例如投影尋蹤、熵權法、Tosis等評價，然后在通過組合評價方法例如Borda求一個綜合性的評價值，然后進行排序，但是注意這里對資料進行標準化時有一個問題，客觀演算法可能會存在偏離主觀的現象，可以這么來做，對于你們認為的重要性小的指標可以通過ln(β+x)函式映射，這樣能夠減少該指標對最后結果的影響，
方差分析（單因素、雙因素、不均勻樣本）
方差分析(Matlab)https://mp.weixin.qq.com/s/rdvmOjClKNUhD9_S-x_rqQ
本問主要用方差分析去找到比較好的對照實驗方式，題目說探討不同催化劑組合及溫度對乙醇轉化率以及C4烯烴選擇性大小的影響，其實就是說怎樣的對照試驗中溫度對結果的影響是最大的，并且實驗結果中能產生不錯的結果，那么第三問就基于此進行研究
接下來找一找對照試驗組，題目說的1wt%Co/SiO2沒有表述清楚，/SiO2就說明SiO2為主要基體，Co在這個基體中的質量占總質量的1%，也就是如果有100mg1wt%Co/SiO2，那么就有1mgCo，99mgSiO2，石英砂就是SiO2，我們對附件1第二列資訊歸納下
我們來找一下對照試驗組
①按Co-SiO2-HAP質量比例為1-100-100且三者質量相等的實驗組，但乙醇添加速率不同，共找到6組，去掉重復實驗實則為4組
然后我們按不均勻樣本取數，以不同溫度下乙醇轉化率結果為例
然后通過方差分析求該對照試驗組中的引數條件是否對結果構成顯著影響
X=[19.7 29 40 58.6 76 6.3 8.8 13.2 31.7 56.1 1.4 3.5 6.9 19.9 44.5 1.4 3.4 6.7 19.3 43.6 2.1 3 4.7 13.4 40.8 2.1 3.8 5.8 9.8 15.9 45];
group=[ones(1,5),2.*ones(1,5),3.*ones(1,10),4.*ones(1,11)];
[p,anovatab,stats]=anova1(X,group);%單因素方差分析
fa=finv(0.95,anovatab{2,3},anovatab{3,3});%計算fa
F=anovatab{2,5};%F值
if p<=0.01 && F>fa
disp('非常顯著')
elseif p<=0.05 && F>fa
disp('顯著')
else
disp('不顯著')
end
②，，，
其他實驗組自己篩選，同①找三個引數相同一個引數不同的對照組實驗
在比較出較好對照試驗組后，然后同問題一中的方法分析該對照試驗組下溫度對結果的影響，如果是Co或SiO2或HAP或乙醇速率對照實驗組，那還需要分析哪一個引數在同一溫度下對結果（對乙醇轉化率、C4烯烴選擇性大小）的影響，可以擬合出關系式，第二問最后的分析，需要看你們得到的最優對照試驗組結果，
第三問，基于第二問結果以C4烯烴收率為目標函式（C4烯烴收率=乙醇轉化率*C4烯烴的選擇性），基于第三問的關系是，并設立，實驗引數及溫度范圍對目標函式進行尋優，優化演算法系列推文見下鏈接
https://mp.weixin.qq.com/mp/homepage?__biz=MzU0OTEyNjAyMQ==&hid=25&sn=4dd5f9b697c058388b9efba1372f7e34&scene=18&uin=&key=&devicetype=Windows+10+x64&version=63030532&lang=zh_CN&ascene=7&fontgear=2https://mp.weixin.qq.com/mp/homepage?__biz=MzU0OTEyNjAyMQ==&hid=25&sn=4dd5f9b697c058388b9efba1372f7e34&scene=18&uin=&key=&devicetype=Windows+10+x64&version=63030532&lang=zh_CN&ascene=7&fontgear=2
第四問，這里的實驗肯定是第二問定下來的實驗，一般做實驗，都會等間距的設置引數，是找出最佳實驗條件所處大致區間，這里可以采用黃金分割法這類方法去增設對照實驗，例如第二問確定以Co、SiO2、HAP比例為1:100:100且不同乙醇添加速率的對照實驗，參考第三問結果，我會去看最佳乙醇速率設定多少較好，就會在周圍設立不同精度的引數，再次得到結果看是否會出現更好的結果，一般設定這樣的引數實驗，采用的是黃金分割法或者1/2法去設定
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標籤：AI
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