檢索結果：共9筆資料 檢索策略： "工業管理系".dept (精準) and ckeyword.raw="卷積神經網路"
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本研究提出一個將時間序列資料轉換成二維圖像並將這些圖像串聯成一個更大圖像的架構，來提升Multivariate Time Series (MTS) 分類問題的準確率。本研究使用了三種方法將時間序列資…
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組裝在生產中將半成品製成成品的過程，通常經由機器及操作者完成。而在整條產線的最後，安排品質檢測及確保沒有異物在生產線上是必要的。然而，這項人工檢測的過程是非常容易犯錯，以及耗費時間的。因此，此篇研究…
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在工業4.0為工業革命時代開啟新篇章的同時，對生產作業員的技能要求亦逐漸提高。隨著產品品項與製造程序的複雜化，發展具有彈性的教育訓練方法，對作業員的技能傳承極為重要。基於上述，本案試圖提出一套技能移…
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成功的銷售預測是公司成功的關鍵因素，它使管理人員能夠預測未來並據以訂定相應計劃。汽車工業對許多國家的經濟發展非常重要，如果汽車公司能夠開發出有效預測汽車銷售的方法，就可以安排準確的生產計劃和銷售計劃…
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本研究主要探討深度增強式學習(Deep Reinforcement Learning, DRL)於半導體製造業中的順序相依零工式生產排程問題，採用 Deep Q Network (DQN)深度增強式…
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由於大數據分析的興起，越來越多學者提出使用大數據分析的工具來應用在工業上或是商業上的問題來增加利潤和降低成本。其中商業大數據的問題又包括了很多種的課題像是財務狀況審核、行銷策略、房地產價值預測和…
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臉部情緒識別 (FER) 能夠表現人的意圖、情感和認知狀態，在服務業中具有廣闊的應用前景。普遍上情感識別技術須透過影像處理的方法進行。然而，此方法存在識別準確度低和無法及時提取臉部特徵的問題。此外，…
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時間序列分類是資料探勘與機器學習領域中相當地熱門且有難度的研究問題，且其於現實生活中的實務應用也非常廣泛。然而，相關的研究大多是用傳統演算法或以機器學習的分類法為主，應用深度學習方法的文獻數量相比下…
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本研究提出一個資料處理架構，將時間序列資料轉換為二維圖像，再整合多 變量的時間資料成為一張多維度的圖像。透過卷積神經網路法處理圖像資料的優 勢，以卷積神經網路找出其圖像的特徵，並依造其特徵預測狀態。…