檢索結果(共2筆)
王平;阮揚洲;林孝忠;
頁: 1-54
日期: 2020/01
卷期: 27(1)
關鍵字: 胎壓偵測系統;專利分析;專利佈局;強弱危機綜合分析;技術功效矩陣表;
Keywords: tire pressure monitoring system;patent analysis;patent planning;SWOT analysis;technology/efficacy matrix;
摘要: 根據國內交通部高速公路局統計,因駕駛者沒有主動檢查輪胎的胎壓及胎紋深度的習慣,往往容易造成車輪脫落或爆胎的意外,而引起嚴重的交通事故,這也是國道常見的肇事原因之一;輪胎發生異常狀況是駕駛者最擔心和最難預防的問題之一,而胎壓偵測系統(tire pressure moni...
引用 導入Endnote
頁: 1-54
日期: 2020/01
卷期: 27(1)
關鍵字: 胎壓偵測系統;專利分析;專利佈局;強弱危機綜合分析;技術功效矩陣表;
Keywords: tire pressure monitoring system;patent analysis;patent planning;SWOT analysis;technology/efficacy matrix;
摘要: 根據國內交通部高速公路局統計,因駕駛者沒有主動檢查輪胎的胎壓及胎紋深度的習慣,往往容易造成車輪脫落或爆胎的意外,而引起嚴重的交通事故,這也是國道常見的肇事原因之一;輪胎發生異常狀況是駕駛者最擔心和最難預防的問題之一,而胎壓偵測系統(tire pressure moni...
引用 導入Endnote
鄭麗珍;李麗美;
頁: 161-183
日期: 2014/04
卷期: 21(2)
關鍵字: 關聯規則分類;突顯樣式;不平衡資料集;高速公路事故;權重支持度;
Keywords: Associative Classification;Emerging Patterns;Imbalance Dataset;Freeway Accident;Weight Support;
摘要: 在資料探勘的分類問題中,大多數演算法都是設計在資料類別分布平均的情況下去訓練分類模型。然而,在實務應用上,資料類別分布不平衡是常見的狀況,在這樣的資料集設計的分類方法是很重要的研究議題。此外,透過分類模型所找到的規則常瑣碎複雜,透過突顯樣式探勘可以整...
引用 導入Endnote
頁: 161-183
日期: 2014/04
卷期: 21(2)
關鍵字: 關聯規則分類;突顯樣式;不平衡資料集;高速公路事故;權重支持度;
Keywords: Associative Classification;Emerging Patterns;Imbalance Dataset;Freeway Accident;Weight Support;
摘要: 在資料探勘的分類問題中,大多數演算法都是設計在資料類別分布平均的情況下去訓練分類模型。然而,在實務應用上,資料類別分布不平衡是常見的狀況,在這樣的資料集設計的分類方法是很重要的研究議題。此外,透過分類模型所找到的規則常瑣碎複雜,透過突顯樣式探勘可以整...
引用 導入Endnote