检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：王钰婷国立台北科技大学

学位级别：硕士

钢铁产业为导入工业化发展之重要基础工业，为技术、资本与能源密集度极高之产业，更紧密连结上下游产业。举凡各民生工业无不与钢铁产业息息相关，然而台湾属于岛屿型国家，虽占地理优势，但缺乏天然资源，炼钢之原料多数依赖进口，随... 详细信息

钢铁产业为导入工业化发展之重要基础工业，为技术、资本与能源密集度极高之产业，更紧密连结上下游产业。举凡各民生工业无不与钢铁产业息息相关，然而台湾属于岛屿型国家，虽占地理优势，但缺乏天然资源，炼钢之原料多数依赖进口，随着国际铁矿、能源等原料上涨，运输成本也因油价上涨而提高，导致钢铁产业生产成本居高不下。综观而言影响钢品价格因素大致可区分为生产成本、供需关系、市场环境，偋除大环境之影响，生产成本是造成钢品价格变化的直接因子，但钢品的供需关系才是真正影响价格走势的主要因素。因此本研究目的为结合蜜蜂繁殖演算法与自组织映射图网路，建立一套钢铁成品需求涨跌幅预测系统，期望能确切掌握未来的钢品需求情势，保护国内钢铁市场免于国外的低销策略倾销台湾，国内中下游用钢需求也能借此得到保障，营造供需双方互利之局面，使台湾钢铁产业更具竞争力。经实验结果显示，本研究所提出的有因素筛选机制之蜜蜂繁殖演化自组织映射图网路预测系统，优于无因素筛选机制之传统自组织映射图网路预测系统，且分割型模式之蜜蜂繁殖演化自组织映射图网路更能准确预测钢品需求涨跌幅。可知不同的资料前处理模式，确实会影响钢品需求预测准确度。

关键词：预测最佳化蜜蜂繁殖演算法自组织映射图网路

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應用蜜蜂繁殖演化結合自組織映射圖網路於台灣地區鋼鐵價格漲跌幅之預測

應用蜜蜂繁殖演化結合自組織映射圖網路於台灣地區鋼鐵價格漲跌幅...

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作者：翁怡欣臺北科技大學

学位级别：碩士

钢铁业为一国之基础工业，其产业关联性高并与上下游紧密连结，而钢铁产业的发展攸关一个台湾的经济稳定性与国防自主性，故常被视为国力强弱的象徵，并受到各国政府的高度重视。台湾钢铁产业相关研究多着重於整个钢铁产业面，台湾经济... 详细信息

钢铁业为一国之基础工业，其产业关联性高并与上下游紧密连结，而钢铁产业的发展攸关一个台湾的经济稳定性与国防自主性，故常被视为国力强弱的象徵，并受到各国政府的高度重视。台湾钢铁产业相关研究多着重於整个钢铁产业面，台湾经济发展与市场供需状况等加以讨论，因此本研究欲透过自行建立预测系统进行钢铁成品价格涨跌幅预测，提供钢铁业者作为采购时机与采购数量之评断准则，进而提升台湾钢铁产业整体的经营绩效。　　本研究为探讨各式钢品於两种价格涨跌幅区间分群模式下，透过本研究建构有因素筛选之蜜蜂繁殖演化自组织映射图网路HBMOSOM及没有因素筛选自组织映射图网路SOM进行预测实验并进行比较。研究结果证实HBMOSOM预测系统较SOM预测系统能达到较高的区间准确率。钢筋於混合型模式下透过HBMOSOM预测系统可得到较高的预测准确率，而影响其价格的关键因素为原物料价格、原油价格及丰兴股价；而热轧不锈钢卷片於分割型模式下透过HBMOSOM预测系统能得到较高的预测准确率，且影响价格涨跌幅的关键影响因素为原物料价格及其表面消费量。

关键词：預測最佳化蜜蜂繁殖演算法自組織映射圖網路

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应用蜜蜂繁殖演化倒传递类神经网路于台湾地区钢铁价格之预测

应用蜜蜂繁殖演化倒传递类神经网路于台湾地区钢铁价格之预测

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作者：施柏州国立台北科技大学

学位级别：硕士

钢铁产业为国家建设之重要基础工业，其产业紧密联结着上游原物料与下游工业，因此钢铁产业的发展与其他产业间关系会影响一国之工业化程度，钢铁产业之经济地位极为重要，各个工业化国家无不将钢铁产业列为重要之发展项目。然而，在国... 详细信息

钢铁产业为国家建设之重要基础工业，其产业紧密联结着上游原物料与下游工业，因此钢铁产业的发展与其他产业间关系会影响一国之工业化程度，钢铁产业之经济地位极为重要，各个工业化国家无不将钢铁产业列为重要之发展项目。然而，在国内研究钢铁产业之文献较多由冶炼技术、能源替代、能源效率、经营绩效、经营模式与影响钢铁价格之因素层面探讨，而以预测钢铁成品价格为研究题材之文献尚鲜少。因此，本研究采用自行建立之蜜蜂繁殖演化倒传递类神经网路HBMOBPN钢铁成品价格预测系统，进行输入因素筛选之实验，并将该实验结果与没有因素筛选之倒传递类神经网路BPN钢铁成品价格预测实验结果相互比较。其研究结果发现，有执行因素筛选之预测系统能够比没有执行因素筛选之预测系统达到更准确之钢铁成品价格预测。然而，没有执行因素筛选之预测系统却比有执行因素筛选之预测系统能够达到更准确之钢铁成品价格涨跌幅预测。

关键词：预测最佳化蜜蜂繁殖演算法倒传递类神经网路

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Applying Honey-Bee Mating Optimization and Particle Swarm Optimization for Clustering Problems

引用

工业工程学刊 2009年第5期26卷 426-431页

作者：邱垂昱郭宜婷

随着资讯技术的成熟以及资料库技术的稳健发展，各项资料的取得益加便捷，资料库规模日渐庞大，如何有效的运用分析这些资料，找出隐含其中的重要资讯，是近年來颇受重视的研究方向。而最被广爲讨论的分析技术即爲分群。分资料分群的目... 详细信息

随着资讯技术的成熟以及资料库技术的稳健发展，各项资料的取得益加便捷，资料库规模日渐庞大，如何有效的运用分析这些资料，找出隐含其中的重要资讯，是近年來颇受重视的研究方向。而最被广爲讨论的分析技术即爲分群。分资料分群的目的是在於将资料集切割爲數个群集，使得这些群集内的各笔资料间的相似度(intra-cluster)爲最高，而位於不同群集的资料间(inter-cluster)的相似度爲最低；部分的学者在描述群集时，会根据群集内部的同质性(homogeneity)以及外部的分離性(separation)作爲衡量指标，使资料在相同的群集中彼此应该很相似，而在不同群集应该要有所差異。本研究拟结合粒子群最佳化方法与蜜蜂繁殖演算法，兩种启发式演算法发展出一套群集分析方法，进行有效的探勘与分析程序，建构一套快速精准的演算法，以利未來更广泛的应用。

关键词：分群粒子群演算法蜜蜂繁殖演算法

来源：评论

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