发展新的实验设计与分析方法,通过实施少量实验,优化配方并解释各因素效应,对发酵工程、动植物营养、工艺流程优化等多因素多水平实验设计意义重大.正交设计与均匀设计(UD)特别是后者能有效降低实验个数,但其后续分析常采用的多元线性回归、偏最小二乘回归、二次多项式回归、人工神经网络、响应面方法等经验风险最小回归模型存在诸多弊端,特别是其假定样本充分大或无限大,而配方优化是典型的小样本,因此其泛化推广能力在小样本前提下较差：由经验风险最小回归模型推测的最优配方,在验证中往往发现不是满意配方.支持向量机(SVM)是机器学习领域的集大成者,包括支持向量分类(SVC)和支持向量回归...
