檢索結果：共17筆資料 檢索策略： "Department of Computer Science and Information Engineering".edept (精準) and ekeyword.raw="Principal Component Analysis"
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本研究的目標在發展一個整合型的資料分群方法來解決一種常見的限制分群問題（constrained clustering problem）, 完整必連（Complete Must-Link, CML）限…
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地震是在許多國家都會發生的重大災難，有時甚至可能會對生命和財產造成毀滅性的影響。 雖然許多研究者希望如同預測天氣一般預測地震，但目前尚未能建立出可靠的地震預測系統。因此，研究人員把注意力轉向在地震發…
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隨著深度學習領域不斷的進步，計算機視覺領域中的卷積神經網路架構比起以往擁有更多的記憶體使用量和更複雜的運算需求，相對地對於硬體的要求也就更高，導致將深度學習的應用部屬到移動式裝備的困難度逐年在增加，…
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在機器學習領域中，當欲分類的資料量大且特徵屬性繁多時，分類模型需要大量的運算成本，亦容易陷入「維度詛咒」（curse of dimensionality），使用「主成分分析」法能有效縮減維度（Dim…
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本實驗使用熔融紡絲技術製備熱塑性聚氨酯(Thermoplastic polyurethane, TPU)彈性纖維並搭配田口法探討TPU纖維製程參數最佳化，以直交表L9(34)設計4個實驗因子(模頭溫…
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本論文目的為了解氣旋式混料與螺桿式混煉對於射出成型品質表現與製程能力分析進行研究，檢驗所提出之氣旋式混料方法對於高分子材料之機械性質表現是否能達到螺桿式混煉機械性質表現，進而節省時間與空間成本。本研…
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隨著USB技術的發展及普及，USB裝置已成為主要資料傳輸介面之一。由於其韌體的可編譯性，USB成為攻擊手法之一，藉其可重新編寫的性質及裝置本身設計的缺陷，導致 BadUSB 的出現。在本篇研究中，我…
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本研究主要是應用「簡單貝式分類器」 結合「主成分分析」 法與統計推論中的「 p-值」 進行二元問題分類，並經由「屬性變數」 的篩選出主要相關因素來提升分類的準確率。貝氏分類器是依據待歸類物件的「屬性…
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簡單貝氏分類器是一種根據貝氏定理的應用方法，此方法的特徵之間有著強大獨立性假設，為了避免每多一個維度，整個資料複雜度將會成幾何倍數的增加，所以欲使獨立性假設的成立，首先，本研究運用主成分分析法得到不…
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本文研究以玻璃纖維(Glass Fiber)強化聚甲醛(POM)之複合材料為對象，與探討在不同射出成型(Injection Molding)製程參數下，如熔融溫度、模具溫度、保壓壓力、射出速度與保壓…