实验步骤
1.输入三因素及其水平，设计响应面实验。

2. 应变量
3.输入实验数据
4.试验方案形成
5.实验数据分析
利用系统软件SAS8.0对表5实验数据进行二次多项回归拟合，通过RESEG（响应面回归）过程进行数据分析，建立二次响应面回归模型，并寻求最优相应因子水平，得到回归方程：
Y=2.136667+0.44625X1+0.045X2-0.01375X3-0.44583X12-0.13833X22-0.09083X3 2-0.1175X1X2+0.015X1X3-0.0725X2X3
模型的F检验值在α=0.05时远大于F（9,5）=4.77，说明方程有很高的显著性。

R2=0.9973，表明方程模型与实验数据有99.73%的符合度，调整后的R2adj=0.9925，表明方程模型有很高的可信度。

6.正态分布图
7.Residuals vs Predicted 图
8.Predicted vs Actual 图
9.实验实际值和方程预测值
10.等高线图
11.三维相应曲面图
AB
AC
BC
在获得非线性回归模型和响应面之后，为了求得培养基最佳浓度，对所得的回归拟和方程分别对各自的变量求一阶偏导数，并令其为得到三元一次方程组，求解此方程组可以得到最大多糖量时的最佳条件：
X1=0.5066(2.2533%) ，X2=-0.0488(0.9756%) ， X3=0.0144(0.0993%) ，
Y=2.2487g/L。

所以产多糖最高时的培养基组成为：葡萄糖2.2533%，鱼粉0.9756%，VB1 0.003%，NaCl0.8%，MgSO4·7H2O 0.1%，FeSO4·7H2O 0.04%，KH2PO4 0.0993%，初始pH值5.5。

12.用RSM预测最优值
根据最优培养基配方对模型进行验证，香菇菌丝体产粗多糖为2.33g/L，实际值与预测值的误差为+3.61%。

初始培养基条件下总多糖产量为0.80g/L，优化后提高了1.91倍。

该结果表明，响应面法优化产香菇粗多糖最佳培养基是可行有效的。

该研究经响应面方法优化，在优化条件下经3批摇瓶培养实验验证，粗多糖产量均值为2.33g/L与预测值2.2487g/L误差为+3.61%，与原始培养条件相比，多糖产量提高了1.91倍。

实验证明响应面方法对培养基优化是非常有效的工具，Plackett-Burman实验设计能对影响多糖产量的各因素效应进行评价并能有效地找出主要因素，最陡爬坡法能充分接近最大响应面区域，Box-Behnken实验设计能建立主要因素影响多糖产量的二次多项数学模型，并利用统计学方法对该模型进行了显著性检验，优化了内在因素水平，找出最佳值。

八种常见的修辞手法的作用
1.比喻（打比方）:
比喻由三部分构成：本体、喻体、比喻（比喻和拟人最大的不同在于比喻含有喻体，拟人没有。

）关键词有：像、如、仿佛、犹如、似、一样、好比、是、变成···举例:①月亮像玉盘（明喻）
②这里变成了花的海洋。

（暗喻）
③这些可恨的老鼠，拿走了他家全部的钱。

（暗喻）
判断下列是比喻吗？
他的性格像他母亲。

这天黑沉沉的好像要下雨。

作用：①生动形象地写出…事物的…的特点，给人以鲜明的印象
②议论文中，化抽象为具体，使深奥的道理变得浅显易懂。

2.拟人(比拟)：比拟分为拟人和拟物
（1）拟人：把物当做人写，赋予物以人的动作、行为、思想、感情、活动，用描写人的词来描写物。

作用：把禽兽鸟虫花草树木或其他无生命的事物当成人写，使具体事物人格化,生动形象地写出事物…的特点，能使读者对所表达事物产生鲜明的印象。

（2）拟物(借物喻人）：①把人比作物，或把此物当作彼物来写。

②把甲事物当成乙事物来写。

举例：人比作梅花
作用:突出表现人物的某种品质。

举例：春天像个害羞的小姑娘
风儿唱着歌,唤醒了沉睡中的大地
落叶随着风高低起舞
3.借代：一、部分代整体。

即用事物具有代表性的部分代本体事物。

例如：②两岸青山相对出，孤帆一片日边来。

（《望天门山》）
例②用船的一部分“帆”代替船。

二、特征代本体。

即用借体（人或事物）的特征、标志去代替本体事物的名称。

例如：那群红领巾从校门口飞了出来!。