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    研究多重輸出預測問題之大數據預測分析中插補值的各種不同前處理方法之比較
    • 工業管理系 /108/ 碩士
    • 研究生: 張育榮 指導教授: 羅士哲
    • 隨著時代的演變,科技的發展也越來越進步,進而使得數據的產生越來越大 量而快速,因此產生了大數據這個名詞的誕生。在大數據研究中,遺失值的插補 方法研究是其中一個重要的議題,也就是我們必須在有某些資料集…
    • 點閱:226下載:0
    • 全文公開日期 2025/07/19 (校內網路)
    • 全文公開日期 2025/07/19 (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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    Data Augmentation and Dynamic Training for Weather Data in Rainfall Forecast
    • 電機工程系 /107/ 碩士
    • 研究生: 黃健傑 指導教授: 蘇順豐
    • 在本研究中,提出兩種不同於傳統數據挖掘方法的方法。第一種方法是基於數據增強和時間性的缺失值處理,第二種方法是基於數據增強和動態訓練數據的降雨預測。在這篇論文中,研究的核心概念是天氣在同一段時間內以及…
    • 點閱:196下載:0
    • 全文公開日期 2024/07/24 (校內網路)
    • 全文公開日期 2024/07/24 (校外網路)
    • 全文公開日期 2024/07/24 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

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    設計騎警隨機森林插補法與騎警隨機森林預測法於多重輸出問題之工業大數據預測分析
    • 工業管理系 /109/ 碩士
    • 研究生: 張家瑋 指導教授: 羅士哲
    • 隨著時代的躍遷,數據的產生越來越大量且快速,也因此迎來了「大數據時代」。無論何種產業皆能透過分析大數據預測未來趨勢,使大數據成為了各行各業都在發展的數位技術。然而數據遺失與雜訊產生問題,仍然無法完全…
    • 點閱:305下載:5
    • 全文公開日期 2024/07/15 (校外網路)
    • 全文公開日期 2024/07/15 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)
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