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Mischungsentwicklung mit ­statistischer Versuchsplanung oder dem GrafCompounder?

von Hans-Joachim Graf

Die Analyse von Mischungen in Datenbanken beschränkt sich auf Funktionen wie Suche und Identifikation von Mischungen. Mit Programmen, die auch die Berechnung von Mischungen mit Hilfe neuronaler Netzwerkmathematik ermöglichten, waren Rezepturen nicht mit der notwendigen Genauigkeit zu erstellen. Mit Hilfe eines Programms, das ein multiples, lineares Iterationsverfahren anwendet, lässt sich die Vorhersagegenauigkeit wesentlich optimieren, weil Fehler in der Datenbank erkannt und beseitigt werden können. So ist die Qualität der Daten auf diese Weise deutlich zu verbessern. Die Überprüfung der Vorhersagegenauigkeit erfolgte anhand von zwei Beispielen. Dazu wurden mit Hilfe statistischer Versuchspläne erstellte Datensätze sowohl mit dem Vorhersagewerkzeug des Versuchsplanprogramms als auch mit dem Programm GrafCompounder untersucht und die Vorhersagen aus beiden Programmen verglichen. Es zeigte sich, dass die Abweichungen beider Berechnungsmethoden innerhalb des 95%-Konfidenzintervalls gleich sind.