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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:潘冠宏
研究生(外文):PAN,KUAN–HUNG
論文名稱:機器學習於軍營違規事件分類之研究
論文名稱(外文):Machine Learning for Classification of Illegal Events in Military Camps
指導教授:禹良治禹良治引用關係
指導教授(外文):YU,LIANG-CHIH
口試委員:林俊杰
口試委員(外文):LIN,JUN-JIE
口試日期:2022-06-28
學位類別:碩士
校院名稱:元智大學
系所名稱:資訊管理學系
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2022
畢業學年度:110
語文別:中文
論文頁數:36
中文關鍵詞:軍營違規機器學習自然語言處理
外文關鍵詞:Barracks ViolationsMachine LearningNatural Language Processing
相關次數:
  • 被引用被引用:1
  • 點閱點閱:157
  • 評分評分:
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國軍近期連續發生軍營違違規事件大部分是手機偷拍洩密事件居多,而手機功能越來越多樣,軍方為避免有人以照相方式洩漏國家機密,造成軍方士氣低落,影響部隊戰力。考量軍營如何開放使用照相機及限制,故使用人工蒐集資料方式,蒐整近期軍營違規事件來做分析,並針對集合時機加以宣導,謹慎安檢以減少違規事件發生。
本研究室蒐整國軍內部軍營違規相關內容加以分類,以機器學習軟體Weka實施分類,選定隨機森林(Random Forest)、支援向量機(SVM)及決策樹(J48)等三種方式來進行演算並分析可能造成之危害,來改善軍營違規問題,只要有錯就嚴懲,且要實行連坐法,以使確實改進,提升國軍形象。

Most of the recent incidents of military camp violations in the national army are mostly mobile phone secret photos and leaks, and the functions of mobile phones are becoming more and more diverse. Considering how to open the use of cameras and restrictions in the military camp, we use manual data collection methods to collect and analyze recent illegal incidents in the military camp.
This research collects and categorizes the relevant contents of the military camps within the national army, and implements the classification with the machine learning software Weka using three methods such as Random Forest (Random Forest), Support Vector Machine (SVM) and Decision Tree (J48). Analyze the possible harms to improve the violations of the military camps. As long as there are mistakes, they will be severely punished, and the joint law should be implemented to make real improvements and enhance the image of the national army.

目錄
書名頁 i
論文口試委員審定書 ii
中文摘要 iii
英文摘要 iv
誌謝 v
目錄 vi
表目錄 viii
圖目錄 ix
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機與目的 1
1.3 研究架構 2
第二章 文獻探討 3
2.1 智慧型手機的定義 3
2.2 國軍智慧型手機使用規定 4
2.3 智慧型手機自動化管理系統(MDM) 5
2.4 機器學習 6
2.5 資料探勘 7
第三章 研究方法 9
3.1 研究流程 9
3.2 研究設計 10
3.3 研究架構 10
3.3.1 準備資料 10
3.3.2 資料處理 11
3.3.3 軍營違規案件資料庫 12
3.3.4 資料分析 14
3.4 研究工具 14
3.4.1 WEKA 14
3.4.1.1隨機森林(Random Forest) 15
3.4.1.2支援向量機(SVM) 16
3.4.1.3決策樹(J48) 17
3.4.2混淆矩陣(Confusion matrix) 18
3.4.3評估指標 19
3.5 重新取樣(Resample) 20
第四章 實驗結果 21
4.1 實驗流程 21
4.2 實驗資料 22
4.3 實驗結果 23
4.3.1原始取樣 23
4.3.1.1實驗說明 23
4.3.1.2結果分析 26
4.3.2重新取樣 28
4.3.2.1實驗說明 28
4.3.2.2結果分析 31
4.4 實驗討論 33
第五章 結論與未來展望 34
5.1結論 34
5.2未來展望 34
參考文獻 35


中文文獻
1.吳協旺,探討如何將民用智慧型手機攜入軍營之研究,國立高雄應用科技大學資訊管理學系碩士在職專班碩士論文,2015。
2.總政戰局軍紀監察處,台北市,2011。
3.中華民國國防部,國軍軍風紀維護實施規定,台北市,2009。
4.楊茂騰,應用機器學習演算法優化分類模型-以Kaggle貧血症數據為例,元智大學工業工程與管理研究所碩士論文,2022
5.吳柏緯,國軍開放智慧型手機對招募及留營影響之研究,義守大學公共政策與管理學系碩士在職專班碩士論文﹐2021
6.羅建銘,國軍人員之資訊安全素養及管理規定認知對於違犯資安風險行為之研究-以空軍某營區開放使用智慧型手機為例,智大學資訊管理學系碩士班碩士論文,2016。
7.林鑫平,使用尺度不變特徵轉換訓練支持向量機偵測窄頻內視鏡影像中早期胃癌病變區域,國立雲林科技大學電機工程系碩士論文,2019
8.江柏熹,機器學習於軍事新聞分類之研究,元智大學資訊管理學系碩士班碩士論文,2020。
9.黃偉倫,機器學習於軍紀案件分類之研究,元智大學資訊管理學系碩士班碩士論文,2021。
10.徐婕,機器學習於社群媒體國軍申訴分類之研究,元智大學資訊管理學系碩士班碩士論文,2021。
11.林璿梃,資料採礦應用於職業軍人之智慧型手機使用行為分析,國立臺東大學師範學院休閒事業管理碩士在職專班碩士班論文,2016。
12.尤克熙,資策會 MIC「Smart Phone 發展現況與趨勢分析」,2002。
13.張意珮,市場區隔成形 Smartphones 跨越商務刻板印象,2004。
14.楊銀濤,智慧型手機發展的趨勢研究,成功大學企業管理學系碩士班,2009。
15.張瀞今、陳姵文、林筠婕,大學生智慧型手機使用行為及媒體素養之研究,2013。
16.余建賢,影響國小教師使用智慧型手機行為意圖之研究-以高雄市為例,樹德科技大學資訊管理系碩士班,2014。
17.沈曼瑄,應用分類樹模型研究長照憂鬱及自殺緯險因子,台北醫學大學醫務管理學系碩士班論文,2021。
18.童冠燁,應用決策樹於預算查詢資料之分析,南臺科技大學資訊管理研究所碩士學位論文,2020
19.林恆正,基於隨機森林演算法之太陽能光電系統發電量預測研究,國立勤益科技大學電機工程碩士班論文,2020
20.林鑫平,使用尺度不變特徵轉換訓練支持向量機偵測窄頻內視鏡影像中早期胃癌病變區域,國立雲林科技大學電機工程系碩士論文,2019
21.莊俊賢,在線上學習系統透過資料探勘技術建構推薦學習,朝陽科技大學資訊管理系碩士論文,2006。
22.吳懷珍,應用資料探勘於國軍通用零附件申補作業之研究-以憑單撤銷為例,國防大學國防管理學院國防資訊研究所碩士學位論文,2006
英文文獻
1.Frawley, W. J., Shapiro, G. P., and Mathews, C. J. (1992), “Knowledge discovery in databases: An overview,” AI Magazine, Vol. 13, No. 3.
2.Grupe G. H., and Owranng, M. M. (1995), “Database Mining discovering new knowledge and cooperative advantage,” Information Systems Management, Vol. 12, No. 4, pp.26-31.
3.Berry, M., and Linoff, G. (1997), Dataminig Techniques for Marketing, Sales and Customer Support, John Wiley & Sons, New York.
4.Hand, D., Mannila, H., Smyth, P. (2001), Principles of Data Mining, MIT Press, Cambridge, MA.
5.Zheng, P., & Ni, L. .Smart Phone and Next Generation Mobile Computing (Morgan Kaufmann Series in Networking). San Francisco: Morgan Kaufmann,2005.

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