李家瑩;李淑美;徐絁瑀;
頁: 265-290
日期: 2020/07
卷期: 27(3)
關鍵字: 遊戲化;MDE架構;品牌依附;交叉購買意圖;
Keywords: mechanics dynamics emotions (MDE framework);gamification;cross-buying;brand attachment;
摘要: 現今遊戲化運用於各領域，企業藉由遊戲化來激勵顧客增加與企業的互動，期望遊戲化能改變使用者的行為。有鑑於過去相關文獻鮮少探討遊戲化機制對顧客的品牌依附及交叉購買意圖之影響，本研究以遊戲化理論mechanics, dynamics, emotions（MDE）架構為基礎，探究遊戲化機制...

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

王慶豐;李俊賢;
頁: 413-450
日期: 2019/10
卷期: 26(4)
關鍵字: 複數模糊類神經;複數模糊集;特徵選取;粒子群最佳化演算法;遞迴最小平方法;
Keywords: complex neuro-fuzzy;complex fuzzy set;feature selection;particle swarm optimization;recursive least squares estimator;
摘要: 面對現今的國際化環境，投資已成為許多企業與人們的獲利方式，股票為此領域相當普遍的交易模式，但股價波動所牽涉層面廣泛，固然難以估計與預測，人工智慧中的深度學習即為當今預測的最佳工具之一。本研究提出一種新形態之複數模糊類神經分類模型（Complex Neuro-Fuzzy ...

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

陳滄堯;戚玉樑;
頁: 445-474
日期: 2015/10
卷期: 22(4)
關鍵字: 供應商關係管理;供應商關係網絡;追溯;知識本體;語意規則;
Keywords: supplier relationship management;supplier relationship network;trace;ontology;semantic rules;
摘要: 本研究發展一個以知識本體為基礎的知識系統，用於解決「供應商關係網絡」的追溯問題。由於現代企業面臨時效、成本、創新等經營壓力，商業環境已朝向專業分工及團隊結盟，以成為具有競爭力的供應商網絡。然而，受限於管理工具及資訊不對稱問題，大多數企業不易掌握第一層...

引用     導入Endnote

李俊賢;陳玟彣;
頁: 475-507
日期: 2012/07
卷期: 19(3)
關鍵字: 類神經模糊系統（NFS）;粒子群演算法（PSO）;遞迴最小平方估計法（RLSE）;雜訊消除;計算智慧;
Keywords: Neuro-fuzzy system (NFS);Particle swarm optimization (PSO);Recursive least squares estimator (RLSE);Noise canceling;Computational intelligence;
摘要: 影像訊號進行傳輸或轉換的過程中經常會受到其它訊號的干擾，導致影像失真的情形發生。為解決此問題，本研究針對灰階影像失真之問題提出一計算智慧之方法，以Takagi-Sugeno類神經模糊系統為架構，結合粒子群最佳化演算法（PSO）與遞迴最小平方估計法（RLSE）建構出複合學...

引用     導入Endnote

李瑞庭;林明志;王韻茹;陳國泰;
頁: 27-49
日期: 2010/12
卷期: 17(專)
關鍵字: 子空間探勘;子空間分群;頻繁子空間;資料探勘;貪婪演算法;
Keywords: subspace mining;subspace clustering;frequent subspace;data mining;greedy algorithm;
摘要: 隨著資料維度的增加，現有利用全部資料維度的分群方法，已經不適用於分析高維度的資料。因此，近年來子空間分群的方法愈來愈受重視。在本篇論文中，我們提出一個新的方法以探勘重要的子空間。我們所提出的方法包括三個步驟，首先，我們將所有的資料點投影到二維空間，並...

引用     導入Endnote