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...

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林文暉;王平;吳保樺;周明勝;蔡東霖;蔡一郎;羅濟群;
頁: 465-494
日期: 2020/10
卷期: 27(4)
關鍵字: 網路入侵偵測;時間卷積神經網路;卷積神經網路;行為分析分類器;
Keywords: network intrusion detection;temporal convolutional networks;convolutional neuron networks;behavior analysis-based classifier;
摘要: 資安防護思維模式已逐步朝向整合度高且具有機械學習和認知運算（cognitive computing）技術的資安平台，透過將威脅資料篩濾增加威脅辨識、詮釋及預測精度，並藉由預測性分析（predictive analysis）可視化顯示提高對企業網路的即時安全監控與認知，以期協助企業降低資安...

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楊亨利;林青峰;
頁: 175-204
日期: 2020/04
卷期: 27(2)
關鍵字: 情感分析;流行音樂;意見挖掘;網路評論;推薦規則;
Keywords: sentiment analysis;pop music;opinion mining;internet review;recommendation mechanism;
摘要: 情感商品，如音樂、電影等，與一般單純為了使用功能的功能商品有很大的不同。因為情感商品的評價與個人感受有關，情感商品在網路上通常會存在比較多主觀的評論；商品的效用也更與商品本身內容及通常能帶給使用者什麼感覺與情緒來的有關。傳統上，對於網路評論，我們通常...

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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 ...

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楊亨利;林青峰;
頁: 335-361
日期: 2018/07
卷期: 25(3)
關鍵字: 意見挖掘;情感分析;網路評論;推薦系統;
Keywords: opinion mining;sentiment analysis;internet review;recommendation system;
摘要: 隨著電子商務的發展，現在一個虛擬商場能夠查詢到的商品資訊常常超過人們所能負擔；如何從玲瓏滿目的商品中找到最符合需要，對使用者而言是非常重要的。傳統上的推薦系統是由個人資料、社會關係、購買或點閱記錄等資料來進行相似性的比對，進而完成推薦。本研究則採用網...

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翁慈宗;楊乃玉;
頁: 54-75
日期: 2018/01
卷期: 25(1)
關鍵字: 簡易貝氏分類器;狄氏分配;廣義狄氏分配;潛在狄氏配置;
Keywords: Naïve Bayesian classifiers;Dirichlet distribution;generalized Dirichlet distribution;latent Dirichlet allocation;
摘要: 在資料探勘的分類演算法中，簡易貝氏分類器具有運算效率高且分類正確率佳之優勢，已廣泛應用在許多實務上。由於簡易貝氏分類器係以計算條件機率之方式進行分類預測，所以大部分會加入先驗分配之機制提升分類正確率，且一般係採用狄氏分配或廣義狄氏分配當成先驗分配進行...

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楊亨利;林青峰;
頁: 1-28
日期: 2017/01
卷期: 24(1)
關鍵字: 微網誌;情緒分析;意見分析;情感指數;演化策略;
Keywords: microblog;emotion mining;opinion mining;index of emotion;
摘要: 隨著個人網誌與社群網路的發展，從個人社群網誌去分析發言資料、互動記錄、交友狀況等最後找出可用的規則，已成為熱門的分析應用。本研究經由分析作者在微網誌發表的狀態文句，希望除了能找出作者的正/負面意見傾向外，更進一步能瞭解作者撰文時可能蘊含的情緒。我們提出...

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翁慈宗;劉冠良;韓昀達;
頁: 87-115
日期: 2015/01
卷期: 22(1)
關鍵字: 狄氏分配;馬可夫模型;簡易貝氏分類器;核甘酸基因序列;
Keywords: Dirichlet distribution;Markov model;naïve Bayesian classifier;rRNA gene sequence;
摘要: 近年來隨著定序技術的發展，生物學家不再以傳統的方式進行生態環境的研究，而是由環境中擷取微生物的樣本，並且藉由定序技術瞭解物種的資訊，從中探索物種的多樣性。在rRNA序列分類的過程中，會利用N-mer的移動窗口對基因序列資料作特徵萃取，所萃取出的相鄰特徵會有N-1...

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胡雅涵;黃正魁;楊承翰;
頁: 305-339
日期: 2014/07
卷期: 21(3)
關鍵字: 文件分類;基因演算法;特徵選取;分類器;
Keywords: document categorization;genetic algorithm;feature selection;classifier;
摘要: 數位資訊迅速地成長，增加人們在找尋資訊上的搜尋成本，如何有效地分類管理文件已是一項重要的研究議題。因此，文件分類研究的重要性與日俱增，在文件分類領域中存在文件特徵維度過高的問題，因此，我們以基因演算法（Genetic Algorithm, GA）為基礎選取文件中特徵字詞，...

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范有寧;黃心惟;陳靜枝;
頁: 27-50
日期: 2012/01
卷期: 19(1)
關鍵字: 流行性商品;數位口碑;銷售預測;文本挖掘;需求管理;
Keywords: Fashion Product;Electronic Word-of-Mouth;Sales Forecasts;Text-Mining;Demand Management.;
摘要: 市場瞬息萬變，企業必需不斷調整腳步，才有機會取得先機，而企業的採購與生產計劃源頭即是銷售預測，足見銷售預測的重要性。即使如此，企業在銷售起伏較大的流行性商品上的銷售預測仍不是非常準確。從文獻探討中可知，口碑是影響消費者購買的動機之一，消費者可由身邊的...

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蕭文峰;張德民;胡國信;
頁: 27-45
日期: 2008/04
卷期: 15(2)
關鍵字: 垃圾郵件過濾;資料偏斜;主題漂移;遞增式學習;
Keywords: Spam filtering;skewed class distribution;concept drifting;incremental learning;
摘要: 電子郵件是現代人最常用以接收資訊的媒介之一，然而許多人利用它的方便、快速、及成本低廉等特性散佈大量電子郵件，以達到廣告宣傳的效果。如此造成電子郵件用戶的信箱中充斥著大量未經用戶許可的垃圾郵件。因此解決垃圾郵件問題是一個重要且急迫的議題。本研究的目的即...

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陳美支;黃銘嘉;陳安斌;
頁: 67-89
日期: 2006/10
卷期: 13(專)
關鍵字: 多重分類元系統;時间不變性投資組合保險;動態投資組合保險;
Keywords: Multi-Agent Classifier System;Time Invariant Portfolio Protection;Dynamic Portfolio Insurance;
摘要: 近年乘國人投資理財的風氣漸盛，金融商品日益多元化，面對台灣淺碟式經濟股市經常大起大落，如何降低投資風險，避免鉅額損失，是投資者尋求的投資之道。投資組合保險(Portfolio Insurance)的概念是籍由付出少許的保險費用，以鎖定整個投資組合所面臨價格下跌時之風險，將...

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