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    1

    結合K-Prototypes分群演算法與改良式正弦餘弦演算法於混合型資料分類之研究
    • 工業管理系 /107/ 碩士
    • 研究生: 郭承諭 指導教授: 王孔政
    • 當解決混合型資料(包含數值型資料和類別型資料)的分類問題時,既有監督式學習演算法無法表現完美,然而如K-prototypes演算法的非監督式學習在處理混合型資料卻展現優異的潛力。因此,為同時擁有分群…
    • 點閱:234下載:0
    • 全文公開日期 2024/06/21 (校內網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (校外網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

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    AOI瑕疵影像深度學習卷積神經網路分類模型之研究
    • 工業管理系 /107/ 碩士
    • 研究生: 范姜皓 指導教授: 王孔政
    • 電子產品微小化及對於良率要求極為嚴苛,因此在自動光學檢測(Automated Optical Inspection, AOI)容易因敏感度提高而出現過篩現象,常造成AOI瑕疵誤判及人力複檢成本提高。…
    • 點閱:660下載:0
    • 全文公開日期 2024/07/03 (校內網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (校外網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

    3

    高速生產線瑕疵檢測之兩階段卷積神經網絡模型
    • 工業管理系 /108/ 碩士
    • 研究生: 黃怡晶 指導教授: 王孔政
    • 高速生產的微型電子元件需要快速且準確的檢測方法,自動光學檢測(Automated Optical Inspection, AOI)常應用於此。然而,AOI易於產生檢測篩選不足且/或篩選過度的問題。本…
    • 點閱:332下載:0
    • 全文公開日期 2025/06/28 (校內網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (校外網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)
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