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1、分类号分类号 O212 编编 号号 2013030105 毕业论文 题题 目目 正正交交设设计计与与均均匀匀设设计计在在豆豆渣渣蛋蛋白白 抗抗氧氧 化化肽肽研研究究中中的的比比较较 学学 院院 数数学学与与统统计计学学院院 姓姓 名名 崔崔岩岩 专专 业业 学学 号号 研研究究类类型型 应应用用研研究究 指指导导教教师师 讲讲师师 提提交交日日期期 2013 年年 5 月月 15 日日 原原创创性性声声明明 本本人人郑郑重重声声明明:本本人人所所呈呈交交的的论论文文是是在在指指导导教教师师的的指指导导 下下独独立立进进行行研研究究所所取取得得的的成成果果。 学学位位论论文文中中凡凡是是引引用用
2、他他人人 已已经经发发表表或或未未经经发发表表的的成成果果、数数据据、观观点点等等均均已已明明确确注注明明出出处处。 除除文文中中已已经经注注明明引引用用的的内内容容外外,不不包包含含任任何何其其他他个个人人或或集集 体体已已经经发发表表或或撰撰写写过过的的科科研研成成果果。 本本声声明明的的法法律律责责任任由由本本人人承承担担。 论论文文作作者者签签名名: 年年 月月 日日 论论文文指指导导教教师师签签名名: 正交设计与均匀设计在豆渣蛋白抗氧化肽研究中的比较 崔 岩 （天水师范学院 数学与统计学院,甘肃 天水,741000） 摘摘 要要:应用正交设计与均匀设计这两种试验设计方法对不同温度、P
3、H、酶量和底物 浓度下豆渣蛋白抗氧化肽对羟自由基清除率进行优化分析,并对这两种方法的差异进行 比较,结果表明:在本实验参数水平相同的情况的下,均匀设计的优化效果略好于正交设 计. 关键词关键词:正交设计；均匀设计；豆渣蛋白抗氧化肽 分类号分类号 O212 文献标识码文献标识码 A Comparison of orthogonal design and uniform design the okara protein antioxidant peptide study Cui Yan (School of Mathematics and Statistics,Tianshui Normal Un
4、iversity,Tianshui Gansu 741000) Abstract:Orthogonal design and uniform design of both experimental design methods at different temperatures , under PH of okara protein antioxidant peptide optimization of hydroxyl radical scavenging , and compare the differences of the two methods . The results show
5、that : the level of experimental parameters fewer under uniform design optimization slightly better than the orthogonal design . Keywords: Orthogonal design,Uniform design,The okara protein antioxidant peptide 目目 录录 第一章 绪 论 .1 1.1 背景.1 1.2 目的.1 第二章 正交试验设计 .2 2.1 明确试验目的,确定试验指标,挑因素,选水平.2 2.2 用正交表安排试验.
6、2 2.3 按试验方案进行试验.3 2.4 结果统计分析.3 第三章 均匀试验设计 .5 3.1 明确试验目的,确定试验指标,选因素,确定水平.5 3.2 选用合适均匀设计表、并进行表头设计.5 3.3 按试验方案进行试验.5 3.4 试验结果统计分析.6 第四章 正交设计与均匀设计的差异 .8 4.1 试验数相同.8 4.2 水平数相同或偏差相近.8 4.3 数据分析方法.8 参考文献 .10 附试验数据 .11 第一章 绪 论 1.1 背景 随着科研要求的提高,为了更方便、快捷和准确地对实验数据进行分析处理,试验设计 方法越来越广泛地应用在现今的科学研究中.近年来,生物化工研究越来越受到重
7、视,并且 研究工作越来越深入,在配方的设计和筛选、工艺的优化、药理作用影响等方面,正交设 计和均匀设计的运用越来越广泛.豆类制品,如豆腐,豆奶等是人们喜爱且营养价值非常高 的食物.在制作豆类食品时,除了得到人们想要的豆类物质食品外,还产生大量的豆渣.据统 计在国内大豆食品行业中,每年约产生 2000 万吨豆渣,90的豆渣人们往往当作垃圾处理 掉,生活生产中常利用来饲喂动物.豆渣营养成份非常丰富,含有数量可观的蛋白质、纤维素、 维生素、脂肪、微量元素等,其开发利用,往往由于设备和技术上等问题,处于很低的水平1. 豆渣蛋白质含量在 1520之间,且氨基酸种类齐全,其中包括八种人体必需氨基酸.同 时
8、,豆渣蛋白质支链氨基酸（苯丙、酪、色氨酸）含量较低,与动物蛋白质的氨基酸正好形 成互补,价值利用很高2.豆渣蛋白可以进一步水解形成豆渣蛋白肽,这些肽类具有特殊的生 理功能,易被人体吸收利用,安全性高和成本低等优点,有很好的市场前景,是食品工业优质 的植物蛋白原料.植物蛋白水解所得的具有一定生理活性的功能性多肽及寡肽产品被广泛 开发利用,如具有抑制血压升高的食品,及有特殊氨基酸组成的、可以作为患者营养补剂的 寡肽等.同时,短肽还具有抗疲劳、降血脂、抑制血压升高、非过敏性增强免疫力等生理功 能,这些发现对开发肽类新型功能保健食品和医药具有重要意义.国内对豆渣的研究主要在 提取豆渣多糖,豆渣膳食纤维
9、和豆渣蛋白几个方面.大米蛋白形成抗氧化肽,鸡肉蛋白抗氧化 肽,蛋清肽等动植物蛋白肽类与游离氨基酸相比,其吸收机制不同,小肽的吸收主要依赖于 H+或 Ca2+转运体系,转运具有耗能低、转运速度快、载体不易饱和等优点.游离氨基酸主要 依赖 Na+转运体系,吸收慢,载体易饱和,吸收时耗能大.寡肽具有良好的感官效应,其抗原性 比相应多肽或蛋白质抗原性低.研究发现,豆渣多肽具有降低血清胆固醇的作用,与大豆蛋白 相比具有特殊的优点3. 1.2 目的 本论文主要是应用正交试验设计和均匀试验设计两种方法对豆渣蛋白抗氧化肽对羟 自由基清除率影响因素的分析,但是如何能在研究过程中带来更大的方便和更准确的结果,有
10、赖于这两种方法正确的理解和运用,下面用两种试验设计方法分别进行分析,来比较正交 设计法与均匀设计法两者的差异. 第二章 正交试验设计 2.1 明确试验目的,确定试验指标,挑因素,选水平 试验目的是提高豆渣蛋白抗氧化肽的清除率,来确保肽的稳定性.故可确定抗氧化肽的 清除率 y 为指标,且指标值 y 越高越好.根据专业知识和经验知道温度、PH、酶量、底物浓 度对清除率可能有影响,决定选取它们作为要考察的因素.经研究,每个因素选取三个水平进 行比较,所挑选的因素及水平列表如下: 表 2.1 因素-水平表 因素温度 PH 酶量底物浓度 水平 (A)(B) （C）(D) 1606.5504.0 2657
11、.01004.5 3707.51505.0 2.2 用正交表安排试验 选用正交表,首先根据因素的水平数,来确定选用几水平的正交表.四个因素都是三水平,因 此选用三水平的正交表.然后再根据因素的个数,来决定选择多大的表.一般来说,要选用其 列数大于或等于因素个数,而试验次数又较少的正交表.本文中选用,都 4 9(3 ) L 7 18(3 ) L 13 27(3 ) L 可以把试验安排下来,用只需做 9 次试验,用要做 18 次试验,用要做 27 4 9(3 ) L 7 18(3 ) L 13 27(3 ) L 次试验,我们要求试验次数尽可能少,因此选用比较合适.选好正交表后,将 A,B,C,D
12、四 4 9(3 ) L 个因素分别排在第 1,2,3,4 列上. 4 9(3 ) L 排好表头后,把排有因素的各列中的数码换成相应的实际水平,经表头设计和水平翻译 后,再划去未排因素的列,便得到一张试验方案表,如下: 表 2.2 正交设计表 4 9(3 ) L 试验号 ABCD 清除率 y 11(60)1(6.5)1(50)1(4.0)26.42 21(60)2(7.0)2(100)2(4.5)33.67 31(60)3(7.5)3(150)3(5.0)36.63 42(65)1(6.5)2(100)3(5.0)39.2 52(65)2(7.0)3(150)1(4.0)24.29 62(65)
13、3(7.5)1(50)2(4.5)25.98 73(70)1(6.5)3(150)2(4.5)22.73 83(70)2(7.0)1(50)3(5.0)31.86 93(70)3(7.5)2(100)1(4.0)21.62 2.3 按试验方案进行试验 试验安排好后,就要严格按各号试验的条件进行试验,并认真测定试验结果的记录下所 得数据及有关情况.关于试验的顺序,可不拘泥于试验号的先后,最好打乱顺序进行,也可挑 选最有希望的试验去做.对于没有列入正交表的因素,让其保持在良好的固定状态.如果试验 前已知其中某些因素影响较小,则可以让它们固定在容易操作的自然状态. 2.4 结果统计分析 通过正交助手
14、统计软件对数据进行直观分析,得出结果: 表 2.4.1 直观分析表 因素 ABCD 试验结果 试验 1 11 11 26.42 试验 2 1222 33.67 试验 3 1333 36.63 试验 4 2123 39.2 试验 5 2231 24.29 试验 6 2312 25.98 试验 7 3132 22.73 试验 8 3213 31.86 试验 9 3321 21.62 均值 1 32.240 29.450 28.08724.110 均值 2 29.823 29.940 31.49727.460 均值 3 25.403 28.077 27.88335.897 极差 6.837 1.86
15、3 3.61411.787 上述实验结果依极差定出因素的主次为: DACB 主 次 为了更直观起见,可见因素的水平作横坐标,清除率作纵坐标,做出指标-因素关系图.对 定量的因素,按照因素数据的大小顺序用折线把各点联系起来5. 图 1 因素水平变化趋势图 由上述实验结果得出这样的结论:影响豆渣蛋白抗氧化肽清除率的主要因素是底物浓 度,其次是温度和酶量,PH 的影响最小,最优的生产条件是.但是,实际上选取最 1223 AB C D 优条件时,还要考虑因素的主次,以便在同样满足指标要求的情况下,对一些比较次要的因 素按照优质高产低消耗的原则选取水平,得到更为结合生产实际要求的较好生产条件. 用正交助
16、手软件对数据进行方差分析,如下表: 表 2.4.2 方差分析表 因素偏差平方和自由度F 比F 临界值显著性 A72.11720.8914.460 B5.59820.0694.460 C24.72620.3054.460 D221.32522.7344.460 * 误差 323.778 由上表可知,因素 D 高度显著,主次因素上同直观分析的,较优的生产条件. 1223 AB C D 直观分析中,极差的是重要因素,极差小的是次要因素.在方差分析中,判断因素的主次, 是根据其均方和 F 比的大小来比较,均方和 F 比大的是主要因素,小的是次要因素,同时方差 分析还能指出试验误差的大小.所以方差分析法
17、更优于极差分析法（直观分析法）6. 第三章 均匀试验设计 3.1 明确试验目的,确定试验指标,选因素,确定水平 提高豆渣蛋白抗氧化肽的清除率,来确保肽的稳定性.可确定抗氧化肽的清除率 y 为指 标,且指标值 y 越高越好4. 根据专业知识和经验知道温度、PH、酶量、底物浓度对清除率可能有影响,决定选取 它们作为要考察的因素.经研究,每个因素选取三个水平进行比较7,所挑选的因素及水平列 表如下: 表 3.1 因素-水平表 因素温度 PH 酶量底物浓度 水平 (A)(B) （C）(D) 1606.5504.0 2657.01004.5 3707.51505.0 3.2 选用合适均匀设计表、并进行表
18、头设计 表 3.2 均匀设计表 4 9(9 ) U 试验号 ABCD 清除率 y 160(1)6.5(2)50 (4)4.0(8)26.42 260(2)7.0(4)100(8)4.5(7)33.67 360(3)7.5(6)150(3)5.0(6)36.63 465(4)6.5(8)100(7)5.0(5)39.2 565(5)7.0(1)150(2)4.0(4)24.29 665(6)7.5(3)50 (6)4.5(3)25.98 770(7)6.5(5)150 (1)4.5(2)22.73 870(8)7.0(7)50 (5)5.0(1)31.86 970(9)7.5(9)100(9)4
19、.0(9)21.62 3.3 按试验方案进行试验 试验安排好后,就要严格按各号试验的条件进行试验,并认真测定试验结果的记录下所 得数据及有关情况. 3.4 试验结果统计分析 用 SPSS 软件对数据进行回归分析,结果如下: 表3.4.1 输入移去的变量a 模型输入的变量 移去的变量方法 1x4. 步进（准则: F-to-enter 的概率 = .100）. 2x1. 步进（准则: F-to-enter 的概率 = .100）. a. 因变量: y 表 3.4.2 系数 a 非标准化系数标准系数 模型 B 标准 误差试用版 tSig. (常量) - 23.884 14.978-1.595.155
20、1 x411.7873.315.8023.556.009 (常量) 20.55417.7541.158.291 x411.7872.243.8025.256.002 2 x1-.684.224-.465-3.048.023 a. 因变量: y 表 3.4.3 模型汇总 模型 R R 方调整 R 方 标准 估计的误差 1.802a.644.5934.05987 2.927b.860.8142.74674 a. 预测变量: (常量), x4. b. 预测变量: (常量), x4, x1. 由此可 得:y=20.554-0.684x1+11.787x4,其中 n=9,R=0.860,F=18.457
21、,S=2.74674. F =9.01,说明因素与指标之间存在线性关系,回归方程显著.根据回归方程系 0.01(3,5) F 数可看出只有 x4 对试验结果为正影响,四个因素的对清除率的影响大小依次为底物浓度 温度酶量PH.进行工艺条件优化,最优结果为: 表 3.4.6 优化结果 因素 ABCD 表3.4.4 已排除的变量c 共线性统计量 模型 Beta IntSig. 偏相关容差 x1-.465a-3.048.023-.7801.000 x2-.093a-.388.711-.1571.000 1 x3-.014a-.057.957-.0231.000 x2-.093b-.577.589-.2
22、501.0002 x3-.014b-.083.937-.0371.000 a. 模型中的预测变量: (常量), x4. b. 模型中的预测变量: (常量), x4, x1. c. 因变量: y 表 3.4.5 Anovac 模型平方和 df 均方 FSig. 回归 208.3881208.38812.643.009a 残差 115.378716.483 1 总计 323.7668 回归 278.4982139.24918.457.003b 残差 45.26867.545 2 总计 323.7668 a. 预测变量: (常量), x4. b. 预测变量: (常量), x4, x1. c. 因变量
23、: y 607.01005.0 第四章 正交设计与均匀设计的差异 由上述试验可发现,正交试验设计与均匀试验设计有许多不同之处,下面对各种情况分 析比较. 4.1 试验数相同 在试验数相同的情况下,均匀设计的均匀性比正交设计好得多,在大多数情况下,特别是 模型比较复杂时,均匀设计方法的试验次数少、均匀性好,并对非线性模型有较好的估计.对 线性模型均匀设计有较好的均匀性和较少的试验次数. 4.2 水平数相同或偏差相近 均匀设计的试验次数相对于正交设计有绝对优势.虽然均匀设计失去了正交设计的整 齐可比性,但在选点方面比正交设计具有更大的灵活性,也就是说它更加注重了均匀性,利用 均匀设计的均匀分散性可
24、以选到偏差更小的点;更重要的是,试验次数大大减少.因此均匀设 计的试验次数随水平增加有连续性,而正交设计有跳跃性,从而均匀设计在试验中大大降低 了成本,非常适合多因素多水平试验,研究表明,如果采用偏差做均匀性的度量,均匀设计明 显优于正交设计,并且至少可节省一半以上的试验. 4.3 数据分析方法 正交设计的数据分型程式简单,且直观分析可以给出试验指标随每个水平变化的规律； 均匀设计的数据可以用回归分析、最优化等方法来处理,一般要用计算机.有时也可以根据 优化原则从试验点中挑选一个最优指标,虽然粗糙但却非常有效,适合于缺少计算工具的情 况.本试验采用均匀设计法,通过回归方程的分析以及对预测值实测
25、后的结果,从侧面验证了 本试验各因素的取值范围的合理性,使试验从设计、试验到结果分析都准确可靠.当然不可 否认,正交设计法应用这么多年来,仍作为当今试验设计采用的重要方法之一,其在某些方面 的优势是不可忽略的,比如在定性因素的考察,因素间出现交互作用时的考察等方面,它仍是 一种相当可靠的试验方法.只有当我们正确地理解了正交设计法和均匀设计法各自的条件 和优势后,我们才能在试验中取得事半功倍的效果. 参考文献参考文献 1董英,大豆渣营养价值及其综合利用J. 粮食与油脂,2001,13(12):41-42. 2高金燕,豆渣的营养与药用价值J. 营养保健,2003,15(11):49-50. 3张恒
26、,豆渣蛋白的提取和营养J. 食品工业科技,2004,20(4): 22-24. 4李瑞学,均匀设计在药物研究开发中的应用M.四川科学出版社,2009.9. 5董德元,试验研究的数理统计方法M.中国计量出版社,1987. 6邓勃,数理统计方法在分析测试中的应用M.化学工业出版社,1984.11. 7方开泰,均匀设计,应用数学学报J.1980,7(3):373-372 附试验数据附试验数据 原始数据 因素温度 PH 酶量底物浓度清除率 K 1606.5 504.0 26.42 2607.0 1004.5 33.67 3607.5 1505.0 36.63 4656.5 1005.0 39.2 56
27、57.0 1504.0 24.29 6657.5 504.5 25.98 7706.5 1504.5 22.73 8707.0 505.0 31.86 9707.5 1004.0 21.62 范文一：历时将近两个月的时间终于将这篇论文写完，在论文的写作过程中遇到了无数 的困难和障碍，都在同学和老师的帮助下度过了。尤其要强烈感谢我的论文指导老师 XX 老师，她对我进行了无私的指导和帮助，不厌其烦的帮助进行论文的修改和改进。另 外，在校图书馆查找资料的时候，图书馆的老师也给我提供了很多方面的支持与帮助。 在此向帮助和指导过我的各位老师表示最中心的感谢！ 感谢这篇论文所涉及到的各位学者。本文引用了数
28、位学者的研究文献，如果没有各位学 者的研究成果的帮助和启发，我将很难完成本篇论文的写作。 感谢我的同学和朋友，在我写论文的过程中给予我了很多你问素材，还在论文的撰写和 排版灯过程中提供热情的帮助。 由于我的学术水平有限，所写论文难免有不足之处，恳请各位老师和学友批评和指正！ 范文二：致 谢 本研究及学位论文是在我的导师*老师的亲切关怀和悉心指导下完成的。他严肃的 科学态度，严谨的治学精神，精益求精的工作作风，深深地感染和激励着我。*老师不仅 在学业上给我以精心指导，同时还在思想、生活上给我以无微不至的关怀，在此谨向*老 师致以诚挚的谢意和崇高的敬意。我还要感谢在一起愉快的度过毕业论文小组的同学
29、们， 正是由于你们的帮助和支持，我才能克服一个一个的困难和疑惑，直至本文的顺利完成。 在论文即将完成之际，我的心情无法平静，从开始进入课题到论文的顺利完成，有 多少可敬的师长、同学、朋友给了我无言的帮助，在这里请接受我诚挚的谢意!最后我还 要感谢培养我长大含辛茹苦的父母，谢谢你们! 最后，再次对关心、帮助我的老师和同学表示衷心地感谢！ 范文三：免费毕业论文致谢的相关文章。 致 谢 四年的读书生活在这个季节即将划上一个句号，而于我的人生却只是一个逗号，我将面 对又一次征程的开始。四年的求学生涯在师长、亲友的大力支持下，走得辛苦却也收获 满囊，在论文即将付梓之际，思绪万千，心情久久不能平静。 伟人
30、、名人为我所崇拜， 可是我更急切地要把我的敬意和赞美献给一位平凡的人，我的导师。我不是您最出色的 学生，而您却是我最尊敬的老师。您治学严谨，学识渊博，思想深邃，视野雄阔，为我 营造了一种良好的精神氛围。授人以鱼不如授人以渔，置身其间，耳濡目染，潜移默化， 使我不仅接受了全新的思想观念，树立了宏伟的学术目标，领会了基本的思考方式，从 论文题目的选定到论文写作的指导,经由您悉心的点拨,再经思考后的领悟,常常让我有“山 重水复疑无路,柳暗花明又一村”。 感谢我的爸爸妈妈，焉得谖草，言树之背，养育之恩，无以回报，你们永远健康快乐是 我最大的心愿。在论文即将完成之际，我的心情无法平静，从开始进入课题到论
31、文的顺 利完成，有多少可敬的师长、同学、朋友给了我无言的帮助，在这里请接受我诚挚谢意！ 同时也感谢学院为我提供良好的做毕业设计的环境。 最后再一次感谢所有在毕业设计中曾经帮助过我的良师益友和同学，以及在设计中被我 引用或参考的论著的作者。 本研究及学位论文是在我的导师郑建立副教授的亲切关怀和悉心指导下完成的。他严肃的科学态度， 严谨的治学精神，精益求精的工作作风，深深地感染和激励着我。从课题的选择到项目的最终完成， 郑老师都始终给予我细心的指导和不懈的支持。两年多来，郑教授不仅在学业上给我以精心指导，同 时还在思想、生活上给我以无微不至的关怀，在此谨向郑老师致以诚挚的谢意和崇高的敬意。 在此，
32、我还要感谢在一起愉快的度过研究生生活的电工楼 105 各位同门，正是由于你们的帮助和支持， 我才能克服一个一个的困难和疑惑，直至本文的顺利完成。特别感谢我的师妹叶秋香同学，她对本课 题做了不少工作，给予我不少的帮助。 在论文即将完成之际，我的心情无法平静，从开始进入课题到论文的顺利完成，有多少可敬的师长、 同学、朋友给了我无言的帮助，在这里请接受我诚挚的谢意!最后我还要感谢培养我长大含辛茹苦的父 母，谢谢你们! 本（转载自第一范文网 ，请保留此标记。 ）论文的所有研究工作从论文的选 题、实现条件到论文的写作等阶段都是在简弃非副教授和张勇副教授的悉心指导下完成的。两位导师 在作者研究生学习期间在
33、学术和生活等方面的给予了无微不至的关怀和指导。两位导师严谨的治学态 度、渊博的学术知识、诲人不倦的敬业精神以及宽容的待人风范使作者获益颇多。谨向两导师致以最 衷心的感谢。 感谢在研究生学习期间给我上课的老师们，特别是研室的梁荣光教授、赖汉闻老师、吴坚老师、张国 强老师、巫江虹老师等。 感谢我认识的师兄弟、师姐妹们。需要一一感谢我的同学们，有幸与你们同学是我读研的最大收获： 感谢给我带来的不一样的体验的李国超、孙绍云两位军队的老大哥；感谢陈会平，本论文撰写得到你 不少帮助，从你身上学到不少东西；感谢我的合作者胡永飘；感谢给我帮助的叶子波；感谢双重校友 刘海燕；感谢带给我多彩生活的梁立明；感谢关心和帮助我的冯长溪。同时还要感谢宿友叶艳辉。