| 课程编号： |
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| 课程名称： |
数据处理与实验设计 Data Process
and Experimental Design |
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开课学校、学院、专业： |
华东理工大学化工学院化学工程专业 |
| 上课时间： |
每学年第二学期上半学期 |
| 上课地点： |
华东理工大学 |
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任课教师： |
曹贵平 |
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教学方式： |
课堂讲授和上机 |
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考试方式： |
开卷笔试 |
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适合专业： |
化学工程、生工、高分子、精细化工等 |
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总学时和学分： |
40学时，2学分，课堂教学35学时，上机5学时 |
| 课程作用与任务： |
科研工作中总需要对所取得的实验数据进行处理，必要时建立相应的模型，以便于控制和预测，或了解过程的机理，同时实验前必需进行适当的实验设计，一方面减少实验工作量，另一方面可以减少数据处理工作量，以最小的实验工作量，得到最可靠的信息，这些都要求用“数据处理与实验设计”这门课所讲述方法和手段来实现。本课程是一门应用性极强的研究生课程，是一门科研“工具”教程。 |
| 课程内容简介： |
本课程内容主要包括模型参数数估计、模型检验和实验设计三个部分。模型参数估部分主要介绍应用现代计算技术解决多变量，多响应的线性和非线性代数模型以及常微分模型的参数估值问题。模型检验部分介绍几种运用统计学原理进行模型检验的方法。
实验设计部分主要介绍以建立过程数学模型为目的的两种实验设计方法棗回归正交实验设计和序贯实验设计方法。前者是基于线性代数模型参数回归的实验设计方法；后者是一种充分利用已完成实验所提供的信息，指导下一步实验的选点，即“边实验，边整理”的科学方法取代“先实验，后整理”的那种传统实验方法。在教学上通过“模拟实验”方法和上机加深对课程的理解和应用。 |
| 先修课程： |
线性代数，数理统计，最优化方法，化学反应工程基本原理等 |
| 学习方法： |
课前预习，课后复习 |
| 课后要求： |
复习掌握基本概念、独立创新地完成课程布置的作业和任务 |
| 教学内容与学时分配： |
l.误差分析与置信区间估计（2学时）
2.线性代数模型参数的回归分析方法（4学时）
3.一次、二次回归正交实验设计（10学时）
4.非线性模型参数的估计与分析方法（10学时）
5.模型检验（3学时）
6.序贯实验设计（6学时）
上机学时（5学时） |
| 参考文献： |
1.朱中南，戴迎春．化工数据处理与实验设计. 北京:烃加工出版社,1989
2.Seinfel J H，Lepidus L．Mathematica1 Methods in Chemical
Engineering. New York:Academic Press.VoL3
3.Brook R J． Applied Regression Analysis and Experimental
Design. Marcel Dekker Basel
编制人：曹贵平
审核人：朱家文 |
