檢索結果(共33筆)
胡志堅;陳昱安;
頁: 209-237
日期: 2024/04
卷期: 31(2)
關鍵字: 音樂風格分類;卷積神經網路;音樂資訊檢索;文字探勘;主題模型;
Keywords: Music genre classification;Convolutional neural network (CNN);Music information retrieval (MIR);Text mining;Topic model;
摘要: 資通訊科技的蓬勃發展，驅使眾多音樂愛好者透過音樂串流服務平台聆聽和分享音樂創作。然而，隨著音樂作品數量的增加，有效管理這些作品並提升音樂檢索效能，成為音樂數位典藏的重要課題。目前的音樂素材檢索和歸類，缺乏同時考量音樂風格及其創作之文化背景。因此，本研...
引用 導入Endnote
頁: 209-237
日期: 2024/04
卷期: 31(2)
關鍵字: 音樂風格分類;卷積神經網路;音樂資訊檢索;文字探勘;主題模型;
Keywords: Music genre classification;Convolutional neural network (CNN);Music information retrieval (MIR);Text mining;Topic model;
摘要: 資通訊科技的蓬勃發展，驅使眾多音樂愛好者透過音樂串流服務平台聆聽和分享音樂創作。然而，隨著音樂作品數量的增加，有效管理這些作品並提升音樂檢索效能，成為音樂數位典藏的重要課題。目前的音樂素材檢索和歸類，缺乏同時考量音樂風格及其創作之文化背景。因此，本研...
引用 導入Endnote
龔千芬;郝沛毅;
頁: 239-276
日期: 2024/04
卷期: 31(2)
關鍵字: 敗血症早期預測;深度學習;模糊支持向量機;醫學訊息學;生成對抗網路;
Keywords: : Sepsis early warning model;Deep learning;Fuzzy support vector machines;Medical informatics;Generative adversarial network;
摘要: 敗血症是一種可能導致死亡的嚴重疾病，根據世界衛生組織的統計，每年大 約有 600 萬人因為敗血症休克而死亡，死亡率高達 50％。敗血症發作的早期預 警和及早的干預治療，可以避免絕大多數的敗血症休克死亡的發生。人工智慧演 算法的蓬勃發展與重症監護病房的大量病患...
引用 導入Endnote
頁: 239-276
日期: 2024/04
卷期: 31(2)
關鍵字: 敗血症早期預測;深度學習;模糊支持向量機;醫學訊息學;生成對抗網路;
Keywords: : Sepsis early warning model;Deep learning;Fuzzy support vector machines;Medical informatics;Generative adversarial network;
摘要: 敗血症是一種可能導致死亡的嚴重疾病，根據世界衛生組織的統計，每年大 約有 600 萬人因為敗血症休克而死亡，死亡率高達 50％。敗血症發作的早期預 警和及早的干預治療，可以避免絕大多數的敗血症休克死亡的發生。人工智慧演 算法的蓬勃發展與重症監護病房的大量病患...
引用 導入Endnote
郝沛毅;龔千芬;
頁: 303-333
日期: 2022/10
卷期: 29(4)
關鍵字: 股價預測;模糊支持向量機;卷積神經網路;雙向長短期記憶體;注意 力機制;
Keywords: Stock prediction;Fuzzy support vector machine;Convolutional neural networks;bi-directional long short-term memory;Attention mechanism.;
摘要: 股價預測是橫跨金融與計算機科學領域的經典預測問題，由於成功預測股價 的潛在好處，它吸引一代又一代的學者與投資者從不同的角度、無數的學理、眾 多的投資策略和不同的實踐經驗來開發各種預測方法。股價預測的困難癥結點在 於影響股票漲跌的因素太多。股市波動通常...
引用 導入Endnote
頁: 303-333
日期: 2022/10
卷期: 29(4)
關鍵字: 股價預測;模糊支持向量機;卷積神經網路;雙向長短期記憶體;注意 力機制;
Keywords: Stock prediction;Fuzzy support vector machine;Convolutional neural networks;bi-directional long short-term memory;Attention mechanism.;
摘要: 股價預測是橫跨金融與計算機科學領域的經典預測問題，由於成功預測股價 的潛在好處，它吸引一代又一代的學者與投資者從不同的角度、無數的學理、眾 多的投資策略和不同的實踐經驗來開發各種預測方法。股價預測的困難癥結點在 於影響股票漲跌的因素太多。股市波動通常...
引用 導入Endnote
龔千芬;龔嘉德;蘇志民;郝沛毅;林奕儒;
頁: 445-476
日期: 2021/10
卷期: 28(4)
關鍵字: 敗血症早期預測;深度學習;模糊支持向量機;臨床決策支持系統;醫學資訊學;
Keywords: Sepsis early prediction;deep learning;fuzzy support vector machines;clinical decision support systems;medical informatics;
摘要: 敗血症是全世界的主要死亡原因，敗血性休克的死亡率高達50％。根據世界衛生組織估計，每年有超過600萬人死於敗血症，早期診斷和治療可以預防大多數的敗血性休克發病與死亡，但是，目前缺乏可靠的早期敗血症智能預測系統。時至今日，在大數據分析的快速發展和重症監護室的...
引用 導入Endnote
頁: 445-476
日期: 2021/10
卷期: 28(4)
關鍵字: 敗血症早期預測;深度學習;模糊支持向量機;臨床決策支持系統;醫學資訊學;
Keywords: Sepsis early prediction;deep learning;fuzzy support vector machines;clinical decision support systems;medical informatics;
摘要: 敗血症是全世界的主要死亡原因，敗血性休克的死亡率高達50％。根據世界衛生組織估計，每年有超過600萬人死於敗血症，早期診斷和治療可以預防大多數的敗血性休克發病與死亡，但是，目前缺乏可靠的早期敗血症智能預測系統。時至今日，在大數據分析的快速發展和重症監護室的...
引用 導入Endnote
林金賢;周世玉;楊良基;謝宇宣;
頁: 395-418
日期: 2021/10
卷期: 28(4)
關鍵字: 旅遊動機;旅遊行程;決策樹;羅吉斯葉;類神經葉;
Keywords: Travel motive;travel itinerary;decision trees;logit leaf;neural network leaf;
摘要: 近年來我國旅遊市場不斷成長，而自助旅行人次也屢創新高，加上資通訊科技的進步對旅遊市場造成的衝擊，如何針對自由行旅客提出同時符合旅遊動機以及消費者個人特性的旅遊行程，已成為一個重要的議題。本研究嘗試結合決策樹、羅吉斯、及類神經網路等資料探勘技術提出令旅...
引用 導入Endnote
頁: 395-418
日期: 2021/10
卷期: 28(4)
關鍵字: 旅遊動機;旅遊行程;決策樹;羅吉斯葉;類神經葉;
Keywords: Travel motive;travel itinerary;decision trees;logit leaf;neural network leaf;
摘要: 近年來我國旅遊市場不斷成長，而自助旅行人次也屢創新高，加上資通訊科技的進步對旅遊市場造成的衝擊，如何針對自由行旅客提出同時符合旅遊動機以及消費者個人特性的旅遊行程，已成為一個重要的議題。本研究嘗試結合決策樹、羅吉斯、及類神經網路等資料探勘技術提出令旅...
引用 導入Endnote
郝沛毅;龔千芬;張俊陽;蔣榮先;鄭詠恆;
頁: 495-535
日期: 2020/10
卷期: 27(4)
關鍵字: 事件嵌入;興趣點推薦;矩陣分解;深度學習;卷積神經網路;
Keywords: event embedding;POI recommendation;matrix factorization;deep learning;convolutional neural networks;
摘要: 基於位置的社群網路（LBSN）近來變得十分流行，這歸功於智慧手機的爆炸式增長，使得用戶可以輕鬆地執行LBSN程序。越來越多使用者在這些平台上與好友分享打卡資訊跟生活點滴。興趣點（POI）推薦系統是LBSN的核心服務，也是最近熱門的研究焦點。目前研究主要是分析用戶的打...
引用 導入Endnote
頁: 495-535
日期: 2020/10
卷期: 27(4)
關鍵字: 事件嵌入;興趣點推薦;矩陣分解;深度學習;卷積神經網路;
Keywords: event embedding;POI recommendation;matrix factorization;deep learning;convolutional neural networks;
摘要: 基於位置的社群網路（LBSN）近來變得十分流行，這歸功於智慧手機的爆炸式增長，使得用戶可以輕鬆地執行LBSN程序。越來越多使用者在這些平台上與好友分享打卡資訊跟生活點滴。興趣點（POI）推薦系統是LBSN的核心服務，也是最近熱門的研究焦點。目前研究主要是分析用戶的打...
引用 導入Endnote
陳郁晴;李俊賢;
頁: 451-482
日期: 2019/10
卷期: 26(4)
關鍵字: 多目標特徵挑選;人工神經網路;球型複數模糊集;球型複數神經模糊系統;混合式機器學習;
Keywords: multi-target feature selection;artificial neural networks (ANN);sphere complex fuzzy sets (SCFS);sphere complex neuro-fuzzy system (SCNFS);hybrid machine learning algorithm;
摘要: 時間序列資料的變化有著眾多變因，在預測上一直是具有挑戰性的問題和研究。最常應用於股市上的股價變化，從時間的推移中找出股票之間的關係，因此本篇設計一多目標時間序列預測模型，應用於股價預測。模型包含兩種模型架構，人工神經網路（Artificial nural networks; A...
引用 導入Endnote
頁: 451-482
日期: 2019/10
卷期: 26(4)
關鍵字: 多目標特徵挑選;人工神經網路;球型複數模糊集;球型複數神經模糊系統;混合式機器學習;
Keywords: multi-target feature selection;artificial neural networks (ANN);sphere complex fuzzy sets (SCFS);sphere complex neuro-fuzzy system (SCNFS);hybrid machine learning algorithm;
摘要: 時間序列資料的變化有著眾多變因，在預測上一直是具有挑戰性的問題和研究。最常應用於股市上的股價變化，從時間的推移中找出股票之間的關係，因此本篇設計一多目標時間序列預測模型，應用於股價預測。模型包含兩種模型架構，人工神經網路（Artificial nural networks; A...
引用 導入Endnote
許敦盛;李俊賢;
頁: 483-511
日期: 2019/10
卷期: 26(4)
關鍵字: 多目標預測;球型複數模糊集;卷積神經網路;模糊推論系統;複合式機器學習演算法;
Keywords: multi-target prediction;sphere complex fuzzy sets;convolution neural networks;fuzzy inference system;hybrid learning;
摘要: 本研究針對時間序列提出多目標預測模型，結合卷積神經網路（Convolutional neural networks; CNN）與球型複數模糊神經系統（Sphere complex neural fuzzy system; SCNFS）。球型複數模糊集（Sphere complex fuzzy sets; SCFSs）可產生複數型態的歸屬程度，使SCNFS能根據...
引用 導入Endnote
頁: 483-511
日期: 2019/10
卷期: 26(4)
關鍵字: 多目標預測;球型複數模糊集;卷積神經網路;模糊推論系統;複合式機器學習演算法;
Keywords: multi-target prediction;sphere complex fuzzy sets;convolution neural networks;fuzzy inference system;hybrid learning;
摘要: 本研究針對時間序列提出多目標預測模型，結合卷積神經網路（Convolutional neural networks; CNN）與球型複數模糊神經系統（Sphere complex neural fuzzy system; SCNFS）。球型複數模糊集（Sphere complex fuzzy sets; SCFSs）可產生複數型態的歸屬程度，使SCNFS能根據...
引用 導入Endnote
黃純敏;
頁: 275-306
日期: 2019/07
卷期: 26(3)
關鍵字: 主題模型;主題凝聚;古詩分類;詩詞格律;中文語句鏈;潛藏狄利克雷分配;
Keywords: topic model;topic coherence;classical poem classification;Chinese classic poetic formula;Chinese syntactic chain processing;LDA;
摘要: 鑒於傳統白話文的斷詞技術對於古詩往往有扞格不入的缺憾，本研究分別以基於語句鏈提出的CSCP與基於詩詞格律提出的CCPF斷詞法，擷取詩詞關鍵語彙。實驗素材取自中國詩詞全盛時期的唐宋詩詞，共計204633首詩，建構潛藏狄利克雷分配（LDA）的特徵詞詞袋，再依朝代分別執行C...
引用 導入Endnote
頁: 275-306
日期: 2019/07
卷期: 26(3)
關鍵字: 主題模型;主題凝聚;古詩分類;詩詞格律;中文語句鏈;潛藏狄利克雷分配;
Keywords: topic model;topic coherence;classical poem classification;Chinese classic poetic formula;Chinese syntactic chain processing;LDA;
摘要: 鑒於傳統白話文的斷詞技術對於古詩往往有扞格不入的缺憾，本研究分別以基於語句鏈提出的CSCP與基於詩詞格律提出的CCPF斷詞法，擷取詩詞關鍵語彙。實驗素材取自中國詩詞全盛時期的唐宋詩詞，共計204633首詩，建構潛藏狄利克雷分配（LDA）的特徵詞詞袋，再依朝代分別執行C...
引用 導入Endnote
魏巧宜;馬麗菁;
頁: 69-95
日期: 2017/01
卷期: 24(1)
關鍵字: 混合模式;自組織映射圖;案例式推理;多年期軌跡;基金績效;
Keywords: hybrid model;self-organizing map;case-based reasoning;multi-year trajectory;fund performance;
摘要: 隨著經濟發展，大眾對於投資理財的需求與日俱增，如何協助不同投資時間長短偏好的投資者，找出較佳短、中及長期績效的基金，是一項受關注的議題。本研究以自組織映射圖結合倒傳遞類神經網路及基因演算法，協助不同投資時間長短偏好的投資者，找出較佳短期、中期、長期績...
引用 導入Endnote
頁: 69-95
日期: 2017/01
卷期: 24(1)
關鍵字: 混合模式;自組織映射圖;案例式推理;多年期軌跡;基金績效;
Keywords: hybrid model;self-organizing map;case-based reasoning;multi-year trajectory;fund performance;
摘要: 隨著經濟發展，大眾對於投資理財的需求與日俱增，如何協助不同投資時間長短偏好的投資者，找出較佳短、中及長期績效的基金，是一項受關注的議題。本研究以自組織映射圖結合倒傳遞類神經網路及基因演算法，協助不同投資時間長短偏好的投資者，找出較佳短期、中期、長期績...
引用 導入Endnote
蕭瑞祥;姜青山;曹金豐;陳柏翰;
頁: 243-272
日期: 2015/07
卷期: 22(3)
關鍵字: 情感分析;意見單元;句法路徑;類神經網路;
Keywords: sentiment analysis;opinion unit;syntactic path;artificial neural network;
摘要: 隨著Web 2.0的概念被提出，加上近年來社群媒體興起，情感分析（sentimentanalysis）逐漸成為新興研究的趨勢，其相關研究與應用的價值也越來越重要。意見單元（或稱情感評價單元）是評價語句中的評價對象及其對應的意見詞的組合，由於意見單元決定了此評價的意見傾向，因...
引用 導入Endnote
頁: 243-272
日期: 2015/07
卷期: 22(3)
關鍵字: 情感分析;意見單元;句法路徑;類神經網路;
Keywords: sentiment analysis;opinion unit;syntactic path;artificial neural network;
摘要: 隨著Web 2.0的概念被提出，加上近年來社群媒體興起，情感分析（sentimentanalysis）逐漸成為新興研究的趨勢，其相關研究與應用的價值也越來越重要。意見單元（或稱情感評價單元）是評價語句中的評價對象及其對應的意見詞的組合，由於意見單元決定了此評價的意見傾向，因...
引用 導入Endnote
陳灯能;蘇柏銘;
頁: 141-170
日期: 2015/04
卷期: 22(2)
關鍵字: 腦波;神經資訊學;文章推薦系統;內容導向過濾;類神經網路;
Keywords: brainwave;NeuroIS;document recommender system;content-based filtering;neural network;
摘要: 推薦系統是一種基於使用者紀錄或偏好進行資料收集及分析，藉此分析結果逕行主動式資訊推薦的資訊系統，推薦系統在提昇個人化資訊服務品質上扮演重要的角色。傳統上推薦系統的設計著重於將資料庫中使用者的相關記錄進行分析，也因此衍生出內容導向、協同導向等不同演算法...
引用 導入Endnote
頁: 141-170
日期: 2015/04
卷期: 22(2)
關鍵字: 腦波;神經資訊學;文章推薦系統;內容導向過濾;類神經網路;
Keywords: brainwave;NeuroIS;document recommender system;content-based filtering;neural network;
摘要: 推薦系統是一種基於使用者紀錄或偏好進行資料收集及分析，藉此分析結果逕行主動式資訊推薦的資訊系統，推薦系統在提昇個人化資訊服務品質上扮演重要的角色。傳統上推薦系統的設計著重於將資料庫中使用者的相關記錄進行分析，也因此衍生出內容導向、協同導向等不同演算法...
引用 導入Endnote
黃純敏;林重佑;黃進瑞;
頁: 423-447
日期: 2013/10
卷期: 20(4)
關鍵字: 學習向量量化;推薦系統;混合過濾;協同過濾;內容過濾;
Keywords: Learning Vector Quantization;Recommendation System;Hybrid Filtering;Collaborative Filtering;Content-based Filtering;
摘要: 內容過濾與協同過濾是經常用於提供個人化服務的技術，近年來則多偏向結合各種監督式學習的混合式過濾方式，並以三層或多層式網路架構產生推薦結果，然而其設計不易且有網路收斂效率低的問題。本研究以學習向量量化（Learning Vector Quantization；LVQ）簡約的兩層式網路...
引用 導入Endnote
頁: 423-447
日期: 2013/10
卷期: 20(4)
關鍵字: 學習向量量化;推薦系統;混合過濾;協同過濾;內容過濾;
Keywords: Learning Vector Quantization;Recommendation System;Hybrid Filtering;Collaborative Filtering;Content-based Filtering;
摘要: 內容過濾與協同過濾是經常用於提供個人化服務的技術，近年來則多偏向結合各種監督式學習的混合式過濾方式，並以三層或多層式網路架構產生推薦結果，然而其設計不易且有網路收斂效率低的問題。本研究以學習向量量化（Learning Vector Quantization；LVQ）簡約的兩層式網路...
引用 導入Endnote
葉怡成;林冠呈;
頁: 171-190
日期: 2009/07
卷期: 16(3)
關鍵字: 類神經網路;機率神經網路;變數重要性;分類;
Keywords: artificial neural network;probabilistic neural network;variable importance;classification;
摘要: 本研究提出橢圓空間機率神經網路(Ellipse-Space Probabilistic Neural Networks, EPNN)，它擁有三種可透過訓練來修正的網路參數：代表輸入變數重要性的變數權值、代表樣本有效範圍的核寬倒數、及代表樣本可靠程度的資料權值。這些網路參數可以提升模型的準確度，並計算出...
引用 導入Endnote
頁: 171-190
日期: 2009/07
卷期: 16(3)
關鍵字: 類神經網路;機率神經網路;變數重要性;分類;
Keywords: artificial neural network;probabilistic neural network;variable importance;classification;
摘要: 本研究提出橢圓空間機率神經網路(Ellipse-Space Probabilistic Neural Networks, EPNN)，它擁有三種可透過訓練來修正的網路參數：代表輸入變數重要性的變數權值、代表樣本有效範圍的核寬倒數、及代表樣本可靠程度的資料權值。這些網路參數可以提升模型的準確度，並計算出...
引用 導入Endnote
葉怡成;杜進明;丁導民;王逸芸;劉謹豪;
頁: 51-78
日期: 2008/10
卷期: 15(4)
關鍵字: 資料探勘;類神經網路;關聯規則;關聯分析;
Keywords: Artificial neural network;association analysis;association rule;data mining;
摘要: 本研究所提出的關聯推理神經網路(Association Reasoning Neural Networks, ARNN)是修改自倒傳遞神經網路演算法，可以產生關聯規則，為傳統的關聯分析開啟完全不同的研究途徑。經由一個數值例題與一個實際例題的結果歸納出以下結論：(1)ARNN的推論輸出值與資料中的信賴度...
引用 導入Endnote
頁: 51-78
日期: 2008/10
卷期: 15(4)
關鍵字: 資料探勘;類神經網路;關聯規則;關聯分析;
Keywords: Artificial neural network;association analysis;association rule;data mining;
摘要: 本研究所提出的關聯推理神經網路(Association Reasoning Neural Networks, ARNN)是修改自倒傳遞神經網路演算法，可以產生關聯規則，為傳統的關聯分析開啟完全不同的研究途徑。經由一個數值例題與一個實際例題的結果歸納出以下結論：(1)ARNN的推論輸出值與資料中的信賴度...
引用 導入Endnote
柯博昌;田育任;
頁: 203-226
日期: 2008/07
卷期: 15(3)
關鍵字: 類神經網路;有限資源配置;投資組合;資金分配;遺傳演算法;
Keywords: Neural network;limited resource allocation;portfolio;asset allocation;genetic algorithm;
摘要: 類神經網路近幾年被許多學者證明能有效率應用於求解大規模非線性複雜問題，然而應用於有限資源配置(limited resource allocation)問題上並不多見。投資組合資金分配是典型的資源配置問題，傳統投資組合的資金配置方式建立在假設及限制條件下，不符合現實投資環境；被廣泛...
引用 導入Endnote
頁: 203-226
日期: 2008/07
卷期: 15(3)
關鍵字: 類神經網路;有限資源配置;投資組合;資金分配;遺傳演算法;
Keywords: Neural network;limited resource allocation;portfolio;asset allocation;genetic algorithm;
摘要: 類神經網路近幾年被許多學者證明能有效率應用於求解大規模非線性複雜問題，然而應用於有限資源配置(limited resource allocation)問題上並不多見。投資組合資金分配是典型的資源配置問題，傳統投資組合的資金配置方式建立在假設及限制條件下，不符合現實投資環境；被廣泛...
引用 導入Endnote
邱登裕;徐廣銘;
頁: 73-96
日期: 2008/01
卷期: 15(1)
關鍵字: 決策模式;遺傳演算法;法則式類神經網路;倒傳遞類神經網路;
Keywords: Decision model;genetic algorithm;rule-based neural network;back-propagation neural network;
摘要: 方法是結合遺傳演算法與法則式類神經網路，克服利用類神經網路進行財務預測時，其缺乏解釋能力及無法在類神經網路模組中加入專家知識的兩大缺點，而提出一個具有解釋能力的決策模式。期望能透過決策模式的解釋能力讓預測結果能更加取信投資人，並協助投資人進行股市投資...
引用 導入Endnote
頁: 73-96
日期: 2008/01
卷期: 15(1)
關鍵字: 決策模式;遺傳演算法;法則式類神經網路;倒傳遞類神經網路;
Keywords: Decision model;genetic algorithm;rule-based neural network;back-propagation neural network;
摘要: 方法是結合遺傳演算法與法則式類神經網路，克服利用類神經網路進行財務預測時，其缺乏解釋能力及無法在類神經網路模組中加入專家知識的兩大缺點，而提出一個具有解釋能力的決策模式。期望能透過決策模式的解釋能力讓預測結果能更加取信投資人，並協助投資人進行股市投資...
引用 導入Endnote
連立川;葉怡成;
頁: 29-51
日期: 2008/01
卷期: 15(1)
關鍵字: 股票市場;技術指標;遺傳演算法;類神經網路;
Keywords: Stock market;technical index;genetic algorithms;neural networks;
摘要: 本研究採用台灣大盤股價指數及成交值所轉換的18個價量技術指標做為輸入參數，以期末資金最大化做為適應度函數，應用遺傳演算法(Genetic Algotithms)建構買賣決策類神經網路(Neural Networks)。研究結果顯示，本研究所比較之四種交易策略：遺傳神經網路策略(Genetic Neur...
引用 導入Endnote
頁: 29-51
日期: 2008/01
卷期: 15(1)
關鍵字: 股票市場;技術指標;遺傳演算法;類神經網路;
Keywords: Stock market;technical index;genetic algorithms;neural networks;
摘要: 本研究採用台灣大盤股價指數及成交值所轉換的18個價量技術指標做為輸入參數，以期末資金最大化做為適應度函數，應用遺傳演算法(Genetic Algotithms)建構買賣決策類神經網路(Neural Networks)。研究結果顯示，本研究所比較之四種交易策略：遺傳神經網路策略(Genetic Neur...
引用 導入Endnote
施人英;陳文華;吳壽山;
頁: 155-178
日期: 2007/07
卷期: 14(3)
關鍵字: 信用評等;支持向量機器;倒傳遞類神經網路;
Keywords: credit ratings;support vector machines;backpropagation neural networks;
摘要: 信用評等制度在金融市場已行之有年，其在企業籌資、投資人資訊取得、銀行授信參考，以及規範一般機構投資標的上，均扮演著相當重要的角色。信用評等的主要目的乃在評量債券、票券發行機構或存款機構信用品質的良窳，以利投資人做出合理的決策。過去信用評等的研究大多針...
引用 導入Endnote
頁: 155-178
日期: 2007/07
卷期: 14(3)
關鍵字: 信用評等;支持向量機器;倒傳遞類神經網路;
Keywords: credit ratings;support vector machines;backpropagation neural networks;
摘要: 信用評等制度在金融市場已行之有年，其在企業籌資、投資人資訊取得、銀行授信參考，以及規範一般機構投資標的上，均扮演著相當重要的角色。信用評等的主要目的乃在評量債券、票券發行機構或存款機構信用品質的良窳，以利投資人做出合理的決策。過去信用評等的研究大多針...
引用 導入Endnote
黃俊哲;何習銓;楊建民;
頁: 273-298
日期: 2007/01
卷期: 14(1)
關鍵字: 模組化程式;既有系統;模糊關聯記憶;
Keywords: Program modularization;legacy system;fuzzy associative memory;
摘要: 最近幾年，對於大型既有軟體系統的模組化已經引起相當大的關注。這些模組化，改善了原始碼的維護性及其再使用性，也對於軟體系統的整體架構提供更清晰的觀察。本篇論文發展了一個決定既有系統的模組化程式的方法論。此方法論將其相關功能分群，切割程式成數個模組，因為...
引用 導入Endnote
頁: 273-298
日期: 2007/01
卷期: 14(1)
關鍵字: 模組化程式;既有系統;模糊關聯記憶;
Keywords: Program modularization;legacy system;fuzzy associative memory;
摘要: 最近幾年，對於大型既有軟體系統的模組化已經引起相當大的關注。這些模組化，改善了原始碼的維護性及其再使用性，也對於軟體系統的整體架構提供更清晰的觀察。本篇論文發展了一個決定既有系統的模組化程式的方法論。此方法論將其相關功能分群，切割程式成數個模組，因為...
引用 導入Endnote
蔡源成;李淑芳;紀文章;
頁: 279-309
日期: 2006/04
卷期: 13(2)
關鍵字: 產品發展管理;模糊類神經;資料挖掘;決策輔助系統;
Keywords: product development management;fuzzy neural network;data mining;decision support system;
摘要: 近年來，由於大型資料庫與資料倉儲迅速增加，從龐大資訊中挖掘有效資訊與知識成為重要的研究議題。尤其企業在資源限制環境下，面對新產品開發設計過程中，常因不明確的市場需求，而無法決定新產品的規格，導致產品研發與上市的時間延遲。因此，如何應用快速發展的資訊技...
引用 導入Endnote
頁: 279-309
日期: 2006/04
卷期: 13(2)
關鍵字: 產品發展管理;模糊類神經;資料挖掘;決策輔助系統;
Keywords: product development management;fuzzy neural network;data mining;decision support system;
摘要: 近年來，由於大型資料庫與資料倉儲迅速增加，從龐大資訊中挖掘有效資訊與知識成為重要的研究議題。尤其企業在資源限制環境下，面對新產品開發設計過程中，常因不明確的市場需求，而無法決定新產品的規格，導致產品研發與上市的時間延遲。因此，如何應用快速發展的資訊技...
引用 導入Endnote
王俊程;邱垂鎮;葛煥元;
頁: 143-184
日期: 2005/10
卷期: 12(4)
關鍵字: 線上拍賣;社會網絡分析;信任成本;哄抬評價;類神經網路;
Keywords: Online auction;Social network analysis;Inflated reputation;Neural network;Cost of trust;
摘要: 線上拍賣漸為一般大眾接受，交易額常創新高之際，卻也慢慢成為網路交易欺騙的主要來源，影響使用者對線上交易的信任。在線上拍賣市場的環境下，由於匿名性的特質，交易者容易取得或更換不同的身份資訊，是以身份難以確認，其個人特性資料不再可以倚賴作為偵測詐欺行為的...
引用 導入Endnote
頁: 143-184
日期: 2005/10
卷期: 12(4)
關鍵字: 線上拍賣;社會網絡分析;信任成本;哄抬評價;類神經網路;
Keywords: Online auction;Social network analysis;Inflated reputation;Neural network;Cost of trust;
摘要: 線上拍賣漸為一般大眾接受，交易額常創新高之際，卻也慢慢成為網路交易欺騙的主要來源，影響使用者對線上交易的信任。在線上拍賣市場的環境下，由於匿名性的特質，交易者容易取得或更換不同的身份資訊，是以身份難以確認，其個人特性資料不再可以倚賴作為偵測詐欺行為的...
引用 導入Endnote
苑守慈;謝宜錚;
頁: 39-66
日期: 2005/07
卷期: 12(3)
關鍵字: 行動車輛資訊服務;時空資料庫;類神經網路;屬性導向歸納法;
Keywords: Telematics;spatial-temporal databases;neural network;attribute-oriented induction;
摘要: Telematics乃是結合通訊及資訊，主要概念是指汽車的通訊及資訊技術，在生活應用上是指以汽車作為與外在環境資源的互動，結合無線通訊技術將資訊及多媒體等內容作單向或雙向傳輸的系統。而Telematics之內容與服務提供部分則扮演著服務是否獲得消費者青睞的關鍵角色。本研...
引用 導入Endnote
頁: 39-66
日期: 2005/07
卷期: 12(3)
關鍵字: 行動車輛資訊服務;時空資料庫;類神經網路;屬性導向歸納法;
Keywords: Telematics;spatial-temporal databases;neural network;attribute-oriented induction;
摘要: Telematics乃是結合通訊及資訊，主要概念是指汽車的通訊及資訊技術，在生活應用上是指以汽車作為與外在環境資源的互動，結合無線通訊技術將資訊及多媒體等內容作單向或雙向傳輸的系統。而Telematics之內容與服務提供部分則扮演著服務是否獲得消費者青睞的關鍵角色。本研...
引用 導入Endnote
許中川;
頁: 61-84
日期: 2004/04
卷期: 11(2)
關鍵字: 自組映射圖;資料探勘;概念階層;類神經網路;群集分析;
Keywords: self-organizing maps;data mining;concept hierarchy;neural networks;cluster analysis;
摘要: 自組映射圖是一種非監督式學習類神經網路，可以將高維度資料投射到低維度空間，並以視覺化方式呈現，反映高維度資料之間的相似度。自組映射圖應用廣泛，包括工程方面及商業方面，例如圖紋辨識、語音辨識、監督處理及流程控制、文件地圖及消費者資料分析等。然而，傳統自...
引用 導入Endnote
頁: 61-84
日期: 2004/04
卷期: 11(2)
關鍵字: 自組映射圖;資料探勘;概念階層;類神經網路;群集分析;
Keywords: self-organizing maps;data mining;concept hierarchy;neural networks;cluster analysis;
摘要: 自組映射圖是一種非監督式學習類神經網路，可以將高維度資料投射到低維度空間，並以視覺化方式呈現，反映高維度資料之間的相似度。自組映射圖應用廣泛，包括工程方面及商業方面，例如圖紋辨識、語音辨識、監督處理及流程控制、文件地圖及消費者資料分析等。然而，傳統自...
引用 導入Endnote
李天行;唐筱菁;
頁: 161-189
日期: 2004/04
卷期: 11(2)
關鍵字: 財務危機診斷;財務比率;智慧資本;倒傳遞類神經網路;多元適應性雲形迴歸;
Keywords: corporate distress diagnosis;financial ratios;intellectual capital;neural networks;multivariate adaptive regression splines;
摘要: 隨著知識經濟時代的來臨，促使企業的競爭優勢不再只源於傳統的有形資產，還必需考量企業的無形資產，使得智慧資本扮演的重要性與日俱增。此外，由於整體經濟環境的快速變遷，造成企業財務危機發生的可能性隨之逐年增加，因此建立一個有效的企業危機診斷模式，是當前學術...
引用 導入Endnote
頁: 161-189
日期: 2004/04
卷期: 11(2)
關鍵字: 財務危機診斷;財務比率;智慧資本;倒傳遞類神經網路;多元適應性雲形迴歸;
Keywords: corporate distress diagnosis;financial ratios;intellectual capital;neural networks;multivariate adaptive regression splines;
摘要: 隨著知識經濟時代的來臨，促使企業的競爭優勢不再只源於傳統的有形資產，還必需考量企業的無形資產，使得智慧資本扮演的重要性與日俱增。此外，由於整體經濟環境的快速變遷，造成企業財務危機發生的可能性隨之逐年增加，因此建立一個有效的企業危機診斷模式，是當前學術...
引用 導入Endnote
陳安斌;許育嘉;
頁: 139-165
日期: 2004/01
卷期: 11(1)
關鍵字: 投資決策;小波轉換;神經網路;時間序列;股市預測;
Keywords: Investment Decision;Wavelet Transform;Neural Network;Time Series;Stock Forecasting;
摘要: 傳統時間序列的分析，通常都植基於機率與統計學，並假設資料的性質是定性(stationary)和線性(linear)的。但是當系統動態呈現高度非線性並伴隨著非定性(non-stationary)時，這些傳統模型的適用性及準確性可能無法滿足研究的需求。因此本研究提出了『小波神經網路多尺度解...
引用 導入Endnote
頁: 139-165
日期: 2004/01
卷期: 11(1)
關鍵字: 投資決策;小波轉換;神經網路;時間序列;股市預測;
Keywords: Investment Decision;Wavelet Transform;Neural Network;Time Series;Stock Forecasting;
摘要: 傳統時間序列的分析，通常都植基於機率與統計學，並假設資料的性質是定性(stationary)和線性(linear)的。但是當系統動態呈現高度非線性並伴隨著非定性(non-stationary)時，這些傳統模型的適用性及準確性可能無法滿足研究的需求。因此本研究提出了『小波神經網路多尺度解...
引用 導入Endnote
施東河;黃于爵;
頁: 183-214
日期: 2003/01
卷期: 09(2)
關鍵字: 入侵偵測系統;駭客;類神經網路;自組織映射圖網路;
Keywords: Intrusion detection system;Hacker;Neural network;Self-Organizing Map SOM;
摘要: 網路安全對MIS資訊人員來說非常重要，然而技術人員的技術與知識越來越難跟上不斷出現的安全漏洞與攻擊手法。在日新月異的資訊安全問題中，如何及時找出網路安全的弱點，適時地、有效率的定期評估稽核自我網路安全狀況，成了當前企業與MIS資訊人員首要關切的議題。本文除...
引用 導入Endnote
頁: 183-214
日期: 2003/01
卷期: 09(2)
關鍵字: 入侵偵測系統;駭客;類神經網路;自組織映射圖網路;
Keywords: Intrusion detection system;Hacker;Neural network;Self-Organizing Map SOM;
摘要: 網路安全對MIS資訊人員來說非常重要，然而技術人員的技術與知識越來越難跟上不斷出現的安全漏洞與攻擊手法。在日新月異的資訊安全問題中，如何及時找出網路安全的弱點，適時地、有效率的定期評估稽核自我網路安全狀況，成了當前企業與MIS資訊人員首要關切的議題。本文除...
引用 導入Endnote
薛兆亨;李昇暾;
頁: 135-151
日期: 2002/01
卷期: 08(2)
關鍵字: 決策理論;知識擷取;口語草稿分析法;機率型類神經綑路;短期償債能力分析;
Keywords: Decision theory;knowledge acquisition;verbal protocol analysis;probabilistic neural network;liquidity analysis;
摘要: 財務報表分析對投資者、債權人與企業管理者而言是一項重要的決策資訊來源，然其分析過程本身即為一項複雜且耗時的非結構性決策工作，其成效端視專家或專業會計師的決策策略；於此，決策支援系統或專家系統足以扮演以模式輔助專家的角色。然如何有效擷取專家知識以建立其...
引用 導入Endnote
頁: 135-151
日期: 2002/01
卷期: 08(2)
關鍵字: 決策理論;知識擷取;口語草稿分析法;機率型類神經綑路;短期償債能力分析;
Keywords: Decision theory;knowledge acquisition;verbal protocol analysis;probabilistic neural network;liquidity analysis;
摘要: 財務報表分析對投資者、債權人與企業管理者而言是一項重要的決策資訊來源，然其分析過程本身即為一項複雜且耗時的非結構性決策工作，其成效端視專家或專業會計師的決策策略；於此，決策支援系統或專家系統足以扮演以模式輔助專家的角色。然如何有效擷取專家知識以建立其...
引用 導入Endnote
施東河;王勝助;
頁: 123-142
日期: 2001/01
卷期: 07(2)
關鍵字: Black-Scholes模式;類神經模糊;避險部位;
Keywords: Black-Scholes Model;NeuroFuzzy tech;hedging position;
摘要: 認購權證是選擇權的一種，提供投資人套利、避險等多樣化選擇。傳統選擇權訂價模式為一複雜之理論，訂價模式有許多限制，與實務上差距有待克服，因此本研究嘗試使用類神經網路建立認購權證評價模式。為避免差異，以Black-Scholes模式中，五項影響權證價格之因子為輸入變數...
引用 導入Endnote
頁: 123-142
日期: 2001/01
卷期: 07(2)
關鍵字: Black-Scholes模式;類神經模糊;避險部位;
Keywords: Black-Scholes Model;NeuroFuzzy tech;hedging position;
摘要: 認購權證是選擇權的一種，提供投資人套利、避險等多樣化選擇。傳統選擇權訂價模式為一複雜之理論，訂價模式有許多限制，與實務上差距有待克服，因此本研究嘗試使用類神經網路建立認購權證評價模式。為避免差異，以Black-Scholes模式中，五項影響權證價格之因子為輸入變數...
引用 導入Endnote
陳安斌;姜林杰祐;
頁: 1-10
日期: 1999/01
卷期: 05(2)
關鍵字: 外匯選擇權;實證研究;Black-Scholes評價模式;基因演算法;類神經網路 ;
Keywords: Currency option;Empirical study;Black-Scholes pricing model;Neural network ;
摘要: 本研究針對芝加哥商業交易所之德國馬克外匯選擇權市場進行實證研究，嘗試利用基因演算法自動演化之類神經網路來架構一新的選擇權評價模式，與傳統之Black-Scholes評價模式相比較，並評估這兩種方法對市場價格的誤差程度與解釋能力。研究期間涵蓋1990年至1992年，共計3年...
引用 導入Endnote
頁: 1-10
日期: 1999/01
卷期: 05(2)
關鍵字: 外匯選擇權;實證研究;Black-Scholes評價模式;基因演算法;類神經網路 ;
Keywords: Currency option;Empirical study;Black-Scholes pricing model;Neural network ;
摘要: 本研究針對芝加哥商業交易所之德國馬克外匯選擇權市場進行實證研究，嘗試利用基因演算法自動演化之類神經網路來架構一新的選擇權評價模式，與傳統之Black-Scholes評價模式相比較，並評估這兩種方法對市場價格的誤差程度與解釋能力。研究期間涵蓋1990年至1992年，共計3年...
引用 導入Endnote
黃金生 ; 施東河; 劉建利;
頁: 63-80
日期: 1996/06
卷期: 03(1)
關鍵字: 類神經網路; 股票風險溢酬; 套利定價理論; 一般化自迴歸條件異質變異數;;
Keywords: Artifical neural network; Stock risk premiums; Arbitrage pricing theory; GARCH;;
摘要: 本研究嘗試以類神經網路及GARCH模型來預測台灣人壽保險業股票之風險溢酬。基於Ross(1976)的套利定價理論，本研究的預測模型擴充原Chen, Roll and Ross(1986)及Mei and Saunders(1994)之 財務預測模型，並涵蓋台灣保險業市場特徵及政治環境變數。本研究經由類神經網路模型...
引用 導入Endnote
頁: 63-80
日期: 1996/06
卷期: 03(1)
關鍵字: 類神經網路; 股票風險溢酬; 套利定價理論; 一般化自迴歸條件異質變異數;;
Keywords: Artifical neural network; Stock risk premiums; Arbitrage pricing theory; GARCH;;
摘要: 本研究嘗試以類神經網路及GARCH模型來預測台灣人壽保險業股票之風險溢酬。基於Ross(1976)的套利定價理論，本研究的預測模型擴充原Chen, Roll and Ross(1986)及Mei and Saunders(1994)之 財務預測模型，並涵蓋台灣保險業市場特徵及政治環境變數。本研究經由類神經網路模型...
引用 導入Endnote