《表1 设计变量与计算结果》

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《基于径向基神经网络优化汽车除霜性能研究》

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本文采用拉丁超立方抽样方法选择样本。拉丁超立方试验设计是一种约束随机生成均匀样本点的试验设计和采样方法，具有样本记忆功能，能够避免重复抽样，常用来研究多因素试验设计。拉丁超立方试验设计方法不仅抽样效率高，而且能够在抽样较少的条件下获得较高的计算精度。使用该方法进行采样，样本为30组。通过计算获得30组设计变量，根据设计变量重新修改模型并进行仿真，最终得到30组对应的仿真值，如表1所示。