检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：邱楷皓中興大學

学位级别：碩士

钢筋混凝土双向柱钢筋量设计问题，於传统查图表方法与近似值公式计算方式，其过程皆过於繁杂且花费时间，而近几年来多为土木工程人员所普遍使用电子计算机辅助迭代法和商业软体ETABS，两者皆解决传统设计过於冗长的时间问题，但前者... 详细信息

钢筋混凝土双向柱钢筋量设计问题，於传统查图表方法与近似值公式计算方式，其过程皆过於繁杂且花费时间，而近几年来多为土木工程人员所普遍使用电子计算机辅助迭代法和商业软体ETABS，两者皆解决传统设计过於冗长的时间问题，但前者於设计时均以一组猜测之参数为起始值，不够直接且有可能因起始值猜测误差过大，而不得其解，而後者於设计时有过於保守之情况，皆有不便之处，因此本研究尝试着以类神经网路中的倒传递网路，让设计钢筋量以直接的方法，在知道柱的断面尺寸和材料性质时，只需输入柱断面标称强便可求出设计钢筋量。研究过程是以柱之断面标称强度为输入层参数，钢筋量为输出层参数，建立倒传递网路模型并加以训练，并以训练范例组数、隐藏层处理单元数和学习循环次数为网路收敛参数，最後将其训练结果和ETABS作比较分析，结果显示，由倒传递网路设计之钢筋量，误差率八、九成坐落於-1.5%~1.5%之间，比ETABS设计钢筋更为精确。

关键词：鋼筋混凝土雙向柱類神經網路倒傳遞網路 ETABS

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應用倒傳遞網路於鋼筋混凝土圓形柱設計

應用倒傳遞網路於鋼筋混凝土圓形柱設計

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作者：魏谷倫中興大學

学位级别：碩士

相较於钢筋混凝土柱之断面强度分析，由指定的需求强度来计算出钢筋量需繁复的计算。类神经网路中的倒传递神经网路可用以解决没有特定表示式的问题。本文应用倒传递网路於钢筋混凝土圆形柱之设计问题，以之估算适当的钢筋量，以提供另... 详细信息

相较於钢筋混凝土柱之断面强度分析，由指定的需求强度来计算出钢筋量需繁复的计算。类神经网路中的倒传递神经网路可用以解决没有特定表示式的问题。本文应用倒传递网路於钢筋混凝土圆形柱之设计问题，以之估算适当的钢筋量，以提供另一种设计方法。建立固定柱断面的倒传递网路时，首先给定不同的钢筋量(As)，并不断地改变中性轴位置，分别去计算标称强度（P，M）。由这三种数据组合成的资料来建立网路的训练范例和验证范例。在训练网路的过程中，输入训练范例的资料，透过反覆地尝试寻找合适的隐藏层处理单元数和训练循环次数，直到达到可接受的钢筋量(As)。最後由500组训练范例，隐藏层数的5个处理单元和训练循环次数300次，可达到倒传递网路稳定的(容许范围)结果。这个网路用於其他柱断面，均可达到预期的效果。接着使用四种不同范例：CaseA-1、CaseA-2、CaseB-1和CaseB-2，并一致使用500组训练范例来比较。将CaseA-2、CaseB-1和CaseB-2三种范例的资料预处理来改进收敛效果。最後，结果显示倒传递网路是钢筋混凝土圆形柱设计的一个可行的方法。

关键词：鋼筋混凝土柱類神經網路倒傳遞網路

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應用倒傳遞網路預測日本來台航空客運需求之研究

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管理实务与理论研究 2010年第3期4卷 120-132页

作者：章國威

航空运量之预测，自策略规划至实际营运皆具不可忽略之重要性，本研究采取监督式学习网路中之倒传递神经网路(Back-Propagation Network)，自行撰写MATLAB程式，建构日本来台航空客运需求预测模式。本研究透过回顾相关文献，市场分析与... 详细信息

航空运量之预测，自策略规划至实际营运皆具不可忽略之重要性，本研究采取监督式学习网路中之倒传递神经网路(Back-Propagation Network)，自行撰写MATLAB程式，建构日本来台航空客运需求预测模式。本研究透过回顾相关文献，市场分析与初步评估，决定输入变数，再运用去除法、加入法与贡献图，检验其影响程度。实证结果发现以日本人口、日本就业人口、日本个人所得、日本GDP、日本GNP、外币汇率、航班数量、台湾个人所得等8项变数，预测日本来台航空客运量之平均绝对百分误差(Mean Absolute Percentage Error)爲0.34%，预测能力极佳。探讨输入变数得知，航班数量、台湾个人所得与外币汇率之影响最大。

关键词：倒傳遞網路需求預測航空客運

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運用羅吉斯迴歸與倒傳遞網路進行二元類別選擇之比較一對住宅成交機率之測試實驗

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嘉南学报（科技类） 2009年第35期 316-328页

作者：陳佳欣張曜麟

探讨住宅成交与否二元类别选择之统计方法，一般包括罗吉斯回归(1ogistic regression)、普罗比回归(probit regression)与区别分析(discriminate analysis)，其中以罗吉斯迥归最常被使用。此外，类神经网路之倒传递网路(back-propagatio... 详细信息

探讨住宅成交与否二元类别选择之统计方法，一般包括罗吉斯回归(1ogistic regression)、普罗比回归(probit regression)与区别分析(discriminate analysis)，其中以罗吉斯迥归最常被使用。此外，类神经网路之倒传递网路(back-propagation network)、机率神经网路(probabilistic network)以及辐射式函数网路(radial basis function network)亦可应用於二元类别选择分析，其中以倒传递网路最常被使用。相关研究多以正确预测率，作爲罗吉斯迥归与倒传递网路模式优劣之判断准则。然而，本研究认爲罗吉斯回归之最低正确预测率，受二元类别资料之原始样本比例所影响。而当样本比例悬殊时，倒传递网路亦可能发生过度学习某类型样本，而无法辨别另一类型样本的问题。因此正确预测率的高低，可能无法作爲模式优劣之判断指标。本研究以台南市东区之住宅交易资料进行实证分析，以等比例以及原始样本比例分别建构模式。藉以了解不同样本比例，对罗吉斯回归与倒传递网路正确预测率之影响。

关键词：住宅二元選擇羅吉斯迴歸倒傳遞網路

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以倒傳遞網路預測來台觀光人次之研究

真理观光休闲学报

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真理观光休闲学报 2010年第8期 87-98页

作者：陳淑娟郭仕堯許紹紋

需求预测对於观光产业决策影响甚钜，唯有仰赖精确的预测方法，准确预测需求，观光产业才能做出最佳的营运决策，及早扩充人力与设备。类神经网路可接受不同种类的输入变数，适应力强，具良好推广性，故本研究采用监督式学习网路中的倒... 详细信息

需求预测对於观光产业决策影响甚钜，唯有仰赖精确的预测方法，准确预测需求，观光产业才能做出最佳的营运决策，及早扩充人力与设备。类神经网路可接受不同种类的输入变数，适应力强，具良好推广性，故本研究采用监督式学习网路中的倒传递神经网路（Back-Propagation Network），自行撰写MATLAB程式，进行日本及香港来台观光人次之预测，并使用PC Neuron软体验证。本研究透过回顾观光人次预测相关文献，归纳并采用学界较常使用的7个输入变数：人口（Population）、航班数量（Flight Movement）、消费者物价指数（Consumer Price Index）、平均饭店费率（Average Hotel Rate）、汇率（Foreign Exchange Rate）、行销费用（Marketing Expenses）与台湾支出总额（Gross Domestic Expenditure）。分别进行日本与香港来台观光人次预测之分析比较，并探讨训练年份与输入变数之影响。实证结果发现将以上变数输入倒传递网路，预测日本与香港来台观光人次之平均绝对百分误差（Mean Absolute Percentage Error）分别为2.25％与4.75％，预测能力极佳。探讨输入变数得知，去除航班数量和消费者物价指数之影响最大。本研究亦发现香港因具有转运特性，故去除台湾（境内）支出总额後，观光人次预测较为准确。

关键词：觀光人次需求預測類神經網路倒傳遞網路

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倒傳遞網路在含埋沒型缺陷對接銲銲道疲勞壽命預測上之應用

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中国造船暨轮机工程学刊 2003年第1期22卷 29-37页

作者：林忠宏黃南祁

本文应用倒传递网路的方法，配合使用含缺陷对接焊试验片所得到的实验数据，来预测接焊焊道中含有埋没型焊渣夹杂缺陷时的疲劳寿命。由试验片的破断面将缺陷尺寸标准化後，透过倒传递网路程式，进行训练学习与预测的作业。在变数与训练... 详细信息

本文应用倒传递网路的方法，配合使用含缺陷对接焊试验片所得到的实验数据，来预测接焊焊道中含有埋没型焊渣夹杂缺陷时的疲劳寿命。由试验片的破断面将缺陷尺寸标准化後，透过倒传递网路程式，进行训练学习与预测的作业。在变数与训练范例数量上作适当的改变，进行学习训练，藉此决定预测作业过程中所需要的相关参数值，并进行预测的工作。研究结果显示，预测值与实验值的误差百分比与无缺陷对接焊焊道的数值相近，证实此方法对於此类型焊道的疲劳寿命评估是可行的。

关键词：倒傳遞網路疲勞壽命埋沒型缺陷

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运用代理人为基础之倒传递类神经网路系统找寻基因功能的关联性

运用代理人为基础之倒传递类神经网路系统找寻基因功能的关联性

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作者：童国峰国立台湾大学

学位级别：硕士

代理人程式由于具有自主性、可移动性、及分散式计算的能力，在最近几年中相当受到欢迎，特别是在分散式系统的建构、资讯撷取以及智慧型专家系统等应用，皆有出色的表现。由于人类基因定序的完成，使得分子生物学家有机会借由探索基因... 详细信息

代理人程式由于具有自主性、可移动性、及分散式计算的能力，在最近几年中相当受到欢迎，特别是在分散式系统的建构、资讯撷取以及智慧型专家系统等应用，皆有出色的表现。由于人类基因定序的完成，使得分子生物学家有机会借由探索基因的弁鄏荍銗X疾病发生的可能原因。本篇论文建构了一个在行动代理人程式的技术之上的基因弁鈱鸧p性找寻系统，此系统提供一个平台，透过资料开采的方式，用来寻找弁邬怜驮洵萓家鸧p的基因序列。这是一个智慧型行动代理人系统，它以倒传递类神经网路模式的机制，作为资料开采的学习方式与资料找寻的决策模式，拥有弹性化与更具效率等优点。本论文的研究重点是以找寻基因弁鄋疑鸧p性的管理系统EasyGO为例，依系统化的分析设计方法来制作出一套以行动代理人为基础的资料采撷应用系统，并且证实此法的可行性。

关键词：资料开采倒传递网路基因序列软体代理人

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类神经网路应用于光纤雷射与声波杜卜勒测速仪渠流速度剖面量测之研究

类神经网路应用于光纤雷射与声波杜卜勒测速仪渠流速度剖面量测之...

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作者：杨翰宗国立台湾大学

学位级别：博士

研究复杂水流流场的水力特性首重平均流速剖面之研析，因而，本论文透过于台北自来水事业处直潭净水场内流量量测资料搜集，以及杨（1998）的实验成果，试图以具有强大学习能力及归纳推演的类神经网路（Artificial Neural Networks，简... 详细信息

研究复杂水流流场的水力特性首重平均流速剖面之研析，因而，本论文透过于台北自来水事业处直潭净水场内流量量测资料搜集，以及杨（1998）的实验成果，试图以具有强大学习能力及归纳推演的类神经网路（Artificial Neural Networks，简称ANN），应用于所搜集的实验量测资料，进行平均流速剖面的模拟分析与推估比对。以期对复杂水流紊动现象能有进一步的掌握，从而能更精确的推判输水设备之流量及大幅减轻日后相同检测实验上所需花费的经费。直潭净水场内净水设备的检测实验系采用声波杜卜勒测速仪（Acoustic Doppler Velocimeter，简称ADV），进行八组不同定量流之平均速度资料搜集，每组流量于量测断面共测取八条不同位置之平均速度剖面，每条剖面量取十个不同位置之速度值，全部实验共含640个平均速度值。实验宽深比介于1.388与1.438之间；渠道为混凝土边壁，且底床坡度固定为0.1%；雷诺数涵盖4000005与800000之范围；福禄数则介于0.068与0.118，所有实验流况均属于亚临界流况（subcritical flow）。杨（1998）的实验则使用光纤雷射杜卜勒测速仪（Fiber-optic Laser Doppler Velocimetry，简称FLDV）进行陡坡光滑床面的明渠流流场特性之研究。实验宽深比介于3.79与11.36之间；光滑底床坡度变化分别为0.3%、1%及2%；雷诺数涵盖10000与80000之范围；福禄数则介于0.96与2.72，大部份实验流况属于超临界流况（supercritical flow）。研究中，类神经网路选择最具代表性与应用最为广泛之倒传递网路（Back-Propagation Network）进行平均速度剖面模式之建构与应用。倒传递神经网路则使用三层架构之网路，分别为输入层、隐藏层以及输出层。输入项主要有宽深比、坡度及速度剖面量测位置等；输出层为平均速度值。模式建构之过程，将资料分为训练、验证与测试三阶段，以分别获得最佳训练模拟与推估的情形。研究结果显示，倒传递神经网路对于模拟与推估陡坡光滑实验水槽及净水场实验输水干渠之平均速度剖面，皆具有相当良好之成效。由实验之成果可知，应用类神经网路模式，可有效降低日后实验检测之花费，成果值得推广。除此之外，倒传递神经网路所模拟与推估之平均速度剖面与断面积相乘后累加，可推求相对应的流量，进而建立水深-流量关系曲线，日后借由水深的量测即可迅速精确得知渠道之流水量。此结果对于灌溉排水等固定渠道之流量量测，提供一便利且精确之方法。

关键词：光纤雷射杜卜勒测速仪倒传递网路类神经网路声波杜卜勒测速仪

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监督式学习类神经网路于铣削断刀即时监控之研究

监督式学习类神经网路于铣削断刀即时监控之研究

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作者：马成杰中原大学

学位级别：硕士

近年来随着电子产业的发达，电脑数值工具机(Computer Numerical Control, CNC)铣削加工的需求也随之增大，再加上产品品质的要求，使得CNC铣削技术的提升成为各自动化产业注重的议题。而在CNC铣削加工时，刀具的磨损与断裂都会明显的... 详细信息

近年来随着电子产业的发达，电脑数值工具机(Computer Numerical Control, CNC)铣削加工的需求也随之增大，再加上产品品质的要求，使得CNC铣削技术的提升成为各自动化产业注重的议题。而在CNC铣削加工时，刀具的磨损与断裂都会明显的导致加工品质的不稳定与生产效能降低，并且还会使昂贵的加工工件损坏、报销，造成加工成本的提升，而CNC工具机本身并没有自行探测刀具的能力，因此为了能够确保生产品质的稳定与达到完全的自动化生产，本研究提出三种即时的断刀监控决策系统，使得机器在运作的同时，能够即时的探测到刀具的断裂。这三种监控系统所使用的资料处理方法皆为监督式学习的类神经网路演算法，其分别为倒传递网路(Back-Propagation Network, BPN)、机率神经网路(Probabilistic Neural Network, PNN)及学习向量化网路(Learning Vector Quantization, LVQ)。此三个系统皆使用相同的力量感测器来量测切削力讯号，再以切削力与三个加工参数，分别为转轴速度、进给率及切削深度作为网路的输入因子，以及其相对应的目标参数来做网路的训练，并于训练完成后套用至CNC铣削工具机中来探讨其判断的精确性。最后在三种系统架构完成后，本研究再利用网路训练速度较快的网路演算法，提出另一种判断准确度较高的可调式断刀即时监控系统，此系统可以在刀具被误判为断刀停机时，将误判的参数资料丢回资料库，重新训练网路结构，使得此可调式预测系统能随着样本资料的增加，来提高网路预测之能力，以达到更精准的断刀预测。

关键词：机率类神经网路倒传递网路断刀学习向量量化网路可学习刀具监控系统

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应用类神经网路预测震荡式热管之热性能

应用类神经网路预测震荡式热管之热性能

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作者：陈冠廷淡江大学

学位级别：硕士

本研究是利用外径3.5 mm、内径3 mm之不锈钢管制作总长2 m、九个折弯数的震荡式热管，文章中包含制作、真空处理、填充及封装，并利用去离子水做为其工作流体，针对不同填充量、不同风速及不同加热量下进行测试与分析，并利用外径6 mm... 详细信息

本研究是利用外径3.5 mm、内径3 mm之不锈钢管制作总长2 m、九个折弯数的震荡式热管，文章中包含制作、真空处理、填充及封装，并利用去离子水做为其工作流体，针对不同填充量、不同风速及不同加热量下进行测试与分析，并利用外径6 mm、内径3 mm耐热玻璃管制作可视化玻璃震荡式热管，对其不同填充率下震荡的效果进行比较。将实验所获得的结果利用类神经网路进行训练，并利用网路运算结果与其它数据进行比对及分析，探讨不同网路结构及输入参数对预测结果的影响。结果显示流体填充率适用范围为30%~70%，利用填充率、加热量、风速为输入值，整体热阻值为输出值，再以不同输入组合代入不同层数之类神经网路进行比较，结果显示输入组合15%、40%、60%及80%效果最佳，以及输入单层网路的结果较双层网路者为佳，其预测之平均误差最佳为0.0541 K/W。

关键词：震荡式热管类神经网路倒传递网路

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