臺灣博碩士論文加值系統

本研究應用資訊科學領域的資料採礦技術(data mining)中的─關聯法則搜尋技術，對機車定檢資料庫(由工研院機械所維護)做知識發掘(knowledge discovery)的工作。關於機車排放特性的研究，國內基本研究方面所獲得的資訊已相當充裕，使用資料採礦技術所得到的結論不僅可以與以往的研究結果做驗證，亦可以從另外一個角度剖析機車排放特性。本研究目的在於：探討資料採礦技術應用於紀錄性資料的可行性、找尋出以往的分析方法所無法發現的資料特性。
資料採礦技術尚在發展中，且應用範圍廣，本研究僅使用其中的關聯法則搜尋技術對機車定檢資料作研究。研究進行的程序依序如下：1.資料純化與整理：修正資料錯誤之處，並刪去無用的部分，整理出可用於資料採礦的部分。2.數值資料分級：部分連續性的數值資料無法直接應用於資料採礦技術，需要加以分級。3.搜尋高頻項目：為減少資料採礦工作量並減少產生過多無用的關聯法則，以Apriori演算法先產生高頻項目。4.產生關聯法則：以產生出的高頻項目排列組合出關聯法則。5.關聯法則評估與探討：計算各個關聯法則的信賴度(confidence)，並配合支持度(support)評估關聯法則的強弱，並探討關聯法則於實際應用上所代表的意義。
研究結果顯示，所得到的關聯法則相當多，且與前處理步驟，處理程序設定的門檻值有相當重要的關係。其中，「連續資料分級」與「如何設定門檻值」可為一相當重要的課題，需要進一步的研究。關於排放特性方面，研究結果顯示，具有下列三個特性的機車，幾乎就是低污染的代名詞：「cc:90~125」、「四行程」、「車齡2~4年」。此外，也出現了較為奇特的關聯法則：「co:4~6 à 二行程」有81%的信賴度，「hc:6k~9k à 二行程」也有高達97%的信賴度，此兩者目前較難以常理解釋，尚待進一步的研究分析。得到最強勢的關聯法則為「二行程ßàcc<=50」與「四行程ßà90<cc<=125」，此兩者也與一般認知相同，二行程車幾乎皆為50cc，四行程車則多為重型機車。由結果亦可看出下列數項因子與機車其他因子的關聯性不大：車齡、車籍地點、廠牌。

第一章 前言 1-1
1.1研究緣起 1-1
1.2研究目的 1-2
第二章 文獻回顧 2-1
2.1機車排放特性相關研究 2-1
2.1.1影響機車排放的因素 2-1
2.1.2機車污染排放量推估 2-3
2.2變異數分析 2-7
2.2.1變異數分析(ANOVA)原理 2-7
2.2.2步驟 2-8
2.2.3二因子與多因子變異數分析 2-9
2.2.4因子間的交互作用 2-11
2.2.5相關文獻研究成果 2-12
2.3資料採礦(data mining) 2-14
2.3.1概述 2-14
2.3.2執行流程 2-16
2.3.3資料挖掘的工作類型 2-17
2.3.4關聯法則 2-18
2.3.5產生高頻項目集合─Apriori演算法 2-21
2.3.6由高頻項目集合產生關聯法則 2-23
第三章 研究方法 3-1
3.1概觀 3-1
3.2資料純化與整理 3-1
3.2.1資料純化 3-1
3.2.2資料整理 3-4
3.2.2.1刪減欄位 3-4
3.2.2.2車齡計算方式 3-5
3.2.2.3解決「一車多紀錄」的情況 3-6
3.3資料分級 3-8
3.3.1數值資料分級 3-8
3.3.2多變數值分級 3-9
3.3.3資料代碼化 3-9
3.4找尋高頻項目 3-11
3.4.1搜尋方法(Apriori演算法) 3-12
3.4.2訂定門檻值 3-13
3.5產生關聯法則 3-13
3.5.1產生方法 3-13
3.5.2各關聯法則強弱的評估方法 3-14
第四章 結果與討論 4-1
4.1高頻項目 4-1
4.2關聯法則 4-3
4.2.1以給分(grade)評估強弱 4-3
4.2.2以信賴度confidence作評估 4-4
4.2.3各因子所呈現的結果 4-5
4.3. CO與HC濃度分級問題 4-6
第五章 結論與未來展望 5-1
5.1結論 5-1
5.2未來展望 5-2
第六章 參考文獻 6-1
附錄A 高頻項目集合 A-1
附錄B 關聯法則 B-1

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