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育達科技大學 資訊管理所 李明昌所指導 簡進福的 以決策樹分析國軍輪車裝備損壞零件之研究-以M系悍馬車為例 （2019），提出小悍馬妥善率關鍵因素是什麼，來自於決策樹、損壞零件、M系悍馬車。

而第二篇論文國防大學理工學院 兵器系統工程碩士班 鄧世剛所指導 張瑩貞的 機器學習技術應用於武器系統關鍵零附件備料需求之研究 （2011），提出因為有 關鍵零附件、備料預測、倒傳遞類神經網路、支持向量機、卜瓦松分配的重點而找出了 小悍馬妥善率的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了小悍馬妥善率，大家也想知道這些：

以決策樹分析國軍輪車裝備損壞零件之研究-以M系悍馬車為例

為了解決小悍馬妥善率的問題，作者簡進福 這樣論述：

M系悍馬車在陸軍輪車裝備中不僅僅是交通運輸工具，也具備了不同任務性質而衍生各種形式的戰術車輛，不僅在作戰戰術、勤務支援及人員救護方面，提供陸軍部隊支援的能量，有助陸軍部隊順利完成保衛中華民國的安全，M系悍馬車在陸軍各類輪車裝備中佔有重要的地位。因M系悍馬車自從向美國購買接裝使用迄今已超過20年，陸軍使用M系悍馬車頻率頻繁、M系悍馬車逐年老舊，在M系悍馬車的裝備保養維護上及零件籌補狀況大大降低悍馬車裝備妥善率，以致影響部隊戰力發揮。本研究針對M系悍馬車損壞零件影響裝備妥善率實施研究及探討，利用決策樹理論分析M系悍馬車各總成零件損壞狀況實施損壞成因分析，發掘影響妥善率之損壞項目、損壞零件損壞率。

分析研究結果以M1097 A2型復仇者飛彈車損壞率最高，損壞項目以第5、16、20及21等項目損壞率較高，損壞零件以6TMF電瓶、預繞塞控制器、空轉臂總成、燈透鏡、雨刮片等5種損壞率較高，為上述研究結果。

機器學習技術應用於武器系統關鍵零附件備料需求之研究

為了解決小悍馬妥善率的問題，作者張瑩貞 這樣論述：

M60A3戰車為陸軍裝甲部隊之主要武器裝備，動力系統及零組件之妥善率，直接影響戰鬥力；由於備份件備料前置期程冗長及國防預算逐年遞減，精準備料為本研究目的。為提高備份件預測準確度，本論文應用機器學習方法，如支持向量機(Support Vector Machines, SVM)及倒傳遞類神經網路(Back Propagation Neural Network, BPN)，加上卜瓦松分配原則，針對機械類關鍵零附件進行備料需求預測。 本研究蒐集五年(以季為單位)、共20季維修置換備份件數據資料，並區分為訓練及測試兩階段，運用卜瓦松分配公式分別計算機率值、把前14筆置換數量當做訓練資料、

後6筆數量作為測試資料。預測需求時必須先計算其卜瓦松機率值，然後放入機器學習模型進而得到預測需求，再比較預測需求與實際值。研究結果顯示，無論是在需求數或卜瓦松機率之預測，SVM及BPN模型之預測準確度均達80%以上，尤其在小樣本數條件下，SVM預測準確度更優於BPN。這項研究提供一個概念，在僅有置換備份件數量條件之下，也可以準確進行需求預測，另外也提供國軍後勤單位執行年度備份件需求預測之參考依據。

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