16.1正交试验设计 6层 > 混合层级正交表：各个因素的取样层数可以不同 L(6×3)正交表 1)满足前述正交试验设计的两个特性和 均衡分散性 试验号 因 素 2 3 4 5 6 2)优点：既突出了重点，又照顾到一般 1 1 3 2 2 1 2 2 1 2 1 1 / 2 1 3)如果某些因素很重要或与输出参数之 1 3 2 3 3 3 间的非线性关系很强，希望过细的取样， 4 2 1 2 2 3 1 5 2 2 3 1 1 3 就应选用混合层级正交表 6 3 1 2 3 2 2 7 3 3 1 3 2 2,(3)正交表的前4列可以分解为三张完全 3 23 2 2 1 1 9 3 3 2 2 3 不同的L,(3)正交表。 10 4 1 1 3 1)可先用第一组数据作训练样本，用第二组 4 2 2 3 2 2 2 数据作检测； 1 4 3 2 3 1 1 5 3 3 3 2 1 2)若结果不好，再将第一、二两组数据均作 55 23 1 2 2 3 3 训练样本，用第三组数据作检测； 15 2 2 3)若结果仍然不好，才采用全组合试验训练 6 2 2 1 2 3 17 6 2 3 3 3 2 神经网络模型。 18 6 1 3 2 1 110 混合层级正交表 ：各个因素的取样层数可以不同 L ( ) 18 1 6 6  3 正交表 1 ）满足前述正交试验设计的两个特性和 均衡分散性 2）优点：既突出了重点 ，又照顾到一般 3 ）如果某些因素很重要或与输出参数之 间的非线性关系很强 ，希望过细的取样 ， 就应选用混合层级正交表 L ( ) 27 13 3 正交表的前 4列可以分解为三张完全 不同的 正交表 。 1 ）可先用第一组数据作训练样本 ，用第二组 数据作检测 ； 2 ）若结果不好 ，再将第一 、二两组数据均作 训练样本 ，用第三组数据作检测 ； 3 ）若结果仍然不好 ，才采用全组合试验训练 神经网络模型 。 L ( ) 9 4 3 16.1 正交试验设计 6 层