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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:許普騰
研究生(外文):Hsu, Puteng
論文名稱:類神經網路於資料探勘之應用研究
論文名稱(外文):The Studies Of Data Mining By Using Neural Network
指導教授:黃瑞初黃瑞初引用關係
指導教授(外文):Hwang, Reychue
口試委員:黃瑞初王曙民陳智勇
口試委員(外文):Hwang, ReychueWang, ShumingChen, Chihyung
口試日期:2012-06-15
學位類別:碩士
校院名稱:義守大學
系所名稱:電機工程學系
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2012
畢業學年度:100
語文別:中文
論文頁數:114
中文關鍵詞:類神經網路資料探勘
外文關鍵詞:Neural NetworkData Mining
相關次數:
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近年來隨著資料庫技術及人工智慧的蓬勃發展,而衍生資料探勘(Data Mining)技術,資料探勘為資訊科學中一門重要且實用的技術,此技術能夠從龐大的資料中,萃取尋找出資料內隱含的資訊,其中類神經網路因其強大的學習與調適特性及非線性模式化的能力經常被使用於資料探勘技術中,一般應用於資料探勘的類神經網路主要是針對尋找資料內隱含未知的資訊為主,本論文提出在類神經網路學習完成後,根據其權重值計算各個輸入資料與輸出之間的影響程度參數,透過此參數可以區分出影響較為重要之輸入參數或是影響微小無關的輸入之參數,以提升類神經網路在資料探勘應用上之實用度。
In recent years, due to the vigorous developments of database technology and artificial intelligence, data mining has become a useful and important technique in the area of information science. Data mining is a technique which can extract the hidden information from a large data base. It can help the researcher to search useful information that might be ignored and missed. Neural network has been used in the research of data mining since its powerful learning and adaptive capabilities. Through the learning process, the unknown information hidden in the data could be obtained by neural network. In this research, a new computation method based on the weights of the well-trained neural network is developed. By using the method developed, the degree of influence of each input variable to the output could be found and the useful influencing inputs also could be determined. Thus, the data mining of NN technique in data mining becomes very promising.
致謝i
中文摘要ii
英文摘要iii
目錄iv
圖目錄vii
表目錄viii
第一章 前言1
1.1 研究背景1
1.2 研究目的及動機1
1.3 論文架構2
第二章 類神經網路介紹3
2.1 類神經網路概述3
2.3 類神經網路架構5
2.4 倒傳遞演算法6
2.5 類神經網路演算流程11
第三章 類神經網路於資料探勘13
3.1 資料探勘概述13
3.2 資料探勘的類神經網路13
3.3 資料探勘類神經網路研究方法15
第四章 線性模組實驗模擬19
4.1. 線性模組資料19
4.1.1 線性模組Linear Data-1 20
4.1.2 線性模組Linear Data-2 22
4.1.3 線性模組Linear Data-3 24
4.2. 線性模組模擬實驗結果26
4.2.1 線性模組Linear Data-1實驗結果27
4.2.2 線性模組Linear Data-2實驗結果28
4.2.3 線性模組Linear Data-3實驗結果29
4.3. 線性模組實驗結論30
第五章 非線性模組實驗模擬31
5.1 非線性模組資料31
5.1.1 非線性模組Nonlinear Data-1 32
5.1.2 非線性模組Nonlinear Data-2 34
5.1.3 非線性模組Nonlinear Data-3 36
5.2 非線性模組模擬實驗結果 38
5.2.1 非線性模組Nonlinear Data-1實驗結果39
5.2.2 非線性模組Nonlinear Data-2實驗結果40
5.2.3 非線性模組Nonlinear Data-3實驗結果41
5.3 非線性模組實驗結論42
第六章 實際資料實驗模擬43
6.1 影響程度參數應用於實際資料43
6.2 實際資料之影響程度參數計算方式43
6.3 觸控面板飾模蒸鍍機模組資料實驗模擬44
6.3.1 觸控面板飾模蒸鍍機模組資料45
6.3.2 觸控面板飾模蒸鍍機模組模擬實驗結果47
6.3.3 觸控面板飾模蒸鍍機模組實驗結論70
6.4 電力負載預測資料實驗模擬71
6.4.1 電力負載預測資料71
6.4.2 電力負載預測資料模擬實驗結果78
6.4.3 電力負載預測資料實驗結論97
第七章 結論98
參考文獻99
表目錄
Table 2.1 類神經網路三層架構參數符號及定義7
Table 4.1 Linear Data-1檔案資料表格20
Table 4.2 Linear Data-1檔案資料範例表格21
Table 4.3 Linear Data-2檔案資料表格22
Table 4.4 Linear Data-2檔案資料範例表格23
Table 4.5 Linear Data-3檔案資料表格24
Table 4.6 Linear Data-3檔案資料範例表格25
Table 4.7 Linear Data-1誤差表格27
Table 4.8 Linear Data-1影響程度參數結果數值表格27
Table 4.9 Linear Data-1影響程度參數結果百分比表格27
Table 4.10 Linear Data-2誤差表格28
Table 4.11 Linear Data-2影響程度參數結果數值表格28
Table 4.12 Linear Data-2影響程度參數結果百分比表格28
Table 4.13 Linear Data-3誤差表格29
Table 4.14 Linear Data-3影響程度參數結果數值表格29
Table 4.15 Linear Data-3影響程度參數結果百分比表格29
Table 5.1 Nonlinear Data-1檔案資料表格32
Table 5.2 Nonlinear Data-1檔案資料範例表格33
Table 5.3 Nonlinear Data-2檔案資料表格34
Table 5.4 Nonlinear Data-2檔案資料範例表格35
Table 5.5 Nonlinear Data-3檔案資料表格36
Table 5.6 Nonlinear Data-3檔案資料範例表格37
Table 5.7 Nonlinear Data-1誤差表格39
Table 5.8 Nonlinear Data-1影響程度參數結果數值表格39
Table 5.9 非線性模組Nonlinear Data-1影響程度參數結果百分比表格39
Table 5.10 Nonlinear Data-2誤差表格40
Table 5.11 Nonlinear Data-2影響程度參數結果數值表格40
Table 5.12 Nonlinear Data-2影響程度參數結果百分比表格40
Table 5.13 Nonlinear Data-3誤差表格41
Table 5.14 Nonlinear Data-3影響程度參數結果數值表格41
Table 5.15 Nonlinear Data-3影響程度參數結果百分比表格41
Table 6.1 蒸鍍機實驗數據範例表格46
Table 6.2 5輸入透光率結果誤差表格48
Table 6.3 5輸入L值結果誤差表格48
Table 6.4 5輸入A值結果誤差表格49
Table 6.5 5輸入B值結果誤差表格49
Table 6.6 4輸入透光率去除石英片參數結果誤差表格50
Table 6.7 4輸入透光率去除傘架轉速結果誤差表格50
Table 6.8 4輸入透光率去除鍍膜位置結果誤差表格51
Table 6.9 4輸入L值結果去除石英片參數誤差表格52
Table 6.10 4輸入L值結果去除傘架轉速誤差表格52
Table 6.11 4輸入L值結果去除鍍膜位置誤差表格53
Table 6.12 4輸入A值去除石英片參數結果誤差表格54
Table 6.13 4輸入A值去除傘架轉速結果誤差表格54
Table 6.14 4輸入A值去除鍍膜位置結果誤差表格55
Table 6.15 4輸入B值結果去除石英片參數誤差表格56
Table 6.16 4輸入B值結果去除傘架轉速誤差表格56
Table 6.17 4輸入B值結果去除鍍膜位置誤差表格57
Table 6.18 3輸入透光率去除傘架轉速,鍍膜位置結果誤差表格58
Table 6.19 3輸入透光率去除石英片參數,鍍膜位置結果誤差表格58
Table 6.20 3輸入透光率去除石英片參數,傘架轉速結果誤差表格59
Table 6.21 3輸入L值去除傘架轉速,鍍膜位置結果誤差表格60
Table 6.22 3輸入L值去除石英片參數,鍍膜位置結果誤差表格60
Table 6.23 3輸入L值去除石英片參數,傘架轉速結果誤差表格61
Table 6.24 3輸入A值去除傘架轉速,鍍膜位置結果誤差表格62
Table 6.25 3輸入A值去除石英片參數,鍍膜位置結果誤差表格62
Table 6.26 3輸入A值去除石英片參數,傘架轉速結果誤差表格63
Table 6.27 3輸入B值去除傘架轉速,鍍膜位置結果誤差表格64
Table 6.28 3輸入B值去除石英片參數,鍍膜位置結果誤差表格64
Table 6.29 3輸入B值去除石英片參數,傘架轉速結果誤差表格65
Table 6.30 透光率影響程度參數數值表格66
Table 6.31 透光率影響程度百分比表格66
Table 6.32 L值影響程度參數數值表格67
Table 6.33 L值影響程度參數百分比表格67
Table 6.34 A值影響程度參數數值表格68
Table 6.35 A值影響程度參數百分比表格68
Table 6.36 B值影響程度參數數值表格69
Table 6.37 B值影響程度參數百分比表格69
Table 6.38 電力負載資料範例72
Table 6.39 最高溫度資料範例74
Table 6.40 最低溫度資料範例75
Table 6.41 2000年至2002年之前7天尖峰負載誤差表格79
Table 6.42 2000年至2002年之前7天尖峰負載影響程度參數數值表格80
Table 6.43 2000年至2002年之前7天尖峰負載影響程度參數百分比表格80
Table 6.44 2003年至2005年之前7天尖峰負載誤差表格81
Table 6.45 2003年至2005年之前7天尖峰負載影響程度參數數值表格82
Table 6.46 2003年至2005年之前7天尖峰負載影響程度參數百分比表格82
Table 6.47 2000年至2002年之前7天最高溫度誤差表格83
Table 6.48 2000年至2002年之前7天最高溫度影響程度參數數值表格84
Table 6.49 2000年至2002年之前7天最高溫度影響程度參數百分比表格84
Table 6.50 2003年至2005年之前7天最高溫度誤差表格85
Table 6.51 2003年至2005年之前7天最高溫度影響程度參數數值表格86
Table 6.52 2003年至2005年之前7天最高溫度影響程度參數百分比表格86
Table 6.53 2000年至2002年之前7天最低溫度誤差表格87
Table 6.54 2000年至2002年之前7天最低溫度影響程度參數數值表格88
Table 6.55 2000年至2002年之前7天最低溫度影響程度參數百分比表格88
Table 6.56 2003年至2005年之前7天最低溫度誤差表格89
Table 6.57 2003年至2005年之前7天最低溫度影響程度參數數值表格90
Table 6.58 2003年至2005年之前7天最低溫度影響程度參數百分比表格90
Table 6.59 2000年至2002年之電力負載預測誤差表格91
Table 6.60 2000年至2002年之電力負載預測影響程度參數數值表格92
Table 6.61 2000年至2002年之電力負載預測影響程度參數百分比表格93
Table 6.62 2003年至2005年之電力負載預測誤差表格94
Table 6.63 2003年至2005年之電力負載預測影響程度參數數值表格95
Table 6.64 2003年至2005年之電力負載預測影響程度參數百分比表格96
圖目錄
Fig. 2.1 神經元結構模型4
Fig. 2.2 S型活化函數(Sigmoid Function)4
Fig. 2.3 前饋式類神經網路(Feed-Forward Neural Network(FFNN))5
Fig. 2.4 類神經網路三層架構6
Fig. 3.1 2-3-1神經網路架構16
Fig. 3.2 x_1輸入項神經網路路徑17
Fig. 3.3 x_2輸入項神經網路路徑17
Fig. 6.1 尖峰負載2000年1月1日至3月31日資料圖73
Fig. 6.2 最高氣溫2000年1月1日至3月31日資料圖76
Fig. 6.3 最低氣溫2000年1月1日至3月31日資料圖76
Fig. 6.4 最高氣溫與尖峰附載關係圖77
Fig. 6.5 最低氣溫與尖峰附載關係圖77
中文部份
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[13]Hongjun Lu, Member, IEEE Computer Society, Rudy Setiono, and Huan Liu, Member, IEEE, "Effective Data Mining Using Neural Networks", IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING, VOL. 8, NO. 6, DECEMBER 1996.
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