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龍華科技大學 企業管理系碩士班 吳瑞煜所指導 黃莉雲的 智慧型分類器於信用評分問題之應用 （2021），提出駕 訓 班 道路駕駛 高速公路關鍵因素是什麼，來自於實數編碼基因演算法、倒傳遞神經網路、機器學習、羅吉斯迴歸、信用評分。
而第二篇論文靜宜大學 法律學系 林淑雅所指導 吳政融的 機車路權限制的法制分析-一個社會發展的觀點 （2018），提出因為有 機車路權限制、機車安全、禁行機車、兩段式左轉、車種分流的重點而找出了 駕 訓 班 道路駕駛 高速公路的解答。
這樣開車才安全：圖解汽車安全駕駛技巧
為了解決駕 訓 班 道路駕駛 高速公路 的問題，作者吳文琳 這樣論述：
本書根據2016年4月1日開始實施的公安部關於修改《機動車駕駛證申領和使用規定》的決定（公安部令139號）編寫，採用圖文對照的形式，針對一般道路、複雜路段、複雜道路、特殊環境、高速公路等不同路況，詳細地介紹了汽車安全駕駛的關鍵技術和安全駕駛技巧。此外，還介紹了途中遇到突發情況的應急處理和修理方法。 全書分為十章，主要內容包括汽車駕駛操縱裝置、儀錶與操作，汽車駕駛基礎，道路通行規則，一般道路駕駛，城市道路駕駛，複雜路段駕駛，複雜道路與特殊環境的駕駛，高速公路駕駛，安全行車與應急處置和汽車防盜防騙與途中故障應急修理。
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智慧型分類器於信用評分問題之應用
為了解決駕 訓 班 道路駕駛 高速公路 的問題，作者黃莉雲 這樣論述：
本研究提出一個智慧型分類器的架構－RGA-BPNN「實數編碼基因演算法－倒傳遞神經網路」(real-coded genetic algorithm-back-propagation neural network) ，並將其應用於信用評分 (credit scoring) 問題。本研究使用 RGA「實數編碼基因演算法」最佳化 BPNN「倒傳遞神經網路」分類器的學習率與神經元的數量，其中 BPNN「倒傳遞神經網路」分類器使用具有快速收斂能力的 SCGA「尺度化共軛梯度算法」(scaled conjugate gradient algorithm)。本研究設計了兩個符合函數 (fitness fu
nction) 並比較它們分類的性能 (performance)，分別是學習的與測試的分類誤差。此外，本研究亦比較RGA-BPNN「實數編碼基因演算法－倒傳遞神經網路」分類器、KNN「K近鄰」分類器與羅吉斯迴歸方法的性能。本研究採用十摺交互驗證 (10-fold cross validation)。實驗結果指出使用具有測試的分類誤差之符合函數的 RGA-BPNN「實數編碼基因演算法－倒傳遞神經網路」分類器優於具有學習的分類誤差之符合函數的RGA-BPNN「實數編碼基因演算法－倒傳遞神經網路」分類器、KNN「K近鄰」分類器與羅吉斯迴歸分類器；本研究透過 RGA「實數編碼基因演算法」可以獲得 BP
NN「倒傳遞神經網路」分類器的最佳之學習率與神經元的數量。因此，本研究所提出的 RGA-BPNN「實數編碼基因演算法－倒傳遞神經網路」分類器有潛力被考量做為一個智慧型的分類器，可簡化人為的參數調整，並用於處理二元分類的信用評分問題。本研究提出兩項管理意涵，分別是建置完整的信用卡資料集以具備使用 ML「機器學習」的數據驅動之能力與發展智慧型塑模工具以奠定有效的決策支援之條件。
機車路權限制的法制分析-一個社會發展的觀點
為了解決駕 訓 班 道路駕駛 高速公路 的問題，作者吳政融 這樣論述：
機車為現今都市交通中，主要的運輸工具。更是目前交通事故傷亡中，最大占比之車種。而研究認為，機車之行駛態樣有別於汽車，更易與其他車輛產生衝突。因此政府提出限制機車路權，並以分流作為提升安全的手段。禁行機車為直線中主要分流的措施，兩段式左轉則為路口之分流措施。希望透過限制機車行駛空間，達到車種分流的目的。然而機車路權限制，目前缺乏設置標準。因此各地方政府在保守的選擇下，多半未妥善評估機車路權限制之手段是否合宜，即為設置。而桃園市塗銷禁行機車之試辦，發現可以降低4成的事故。因此機車路權限制之適當性，更受質疑。而機車路權限制的形成，與機車行駛特性有關外。本文透過歷史發展的角度切入，發現機車的盛行，與
我國經濟、產業發展有密切關係。但追求經濟發展之初，並未給予交通妥善的規劃。且在交通的發展上，選擇了以汽車為主的方向，成為現今交通之樣貌。本文透過分析機車路權限制手段發現，就統計上而言，並無明確減少事故的效果。且在比例原則的檢視上，禁行機車無明確的設置規範，也無研究證明能減少事故發生。再加上有侵害更小的手段存在，因此在違憲審查上，無法通過檢驗。故減少機車行駛空間，可能非減少機車事故的手段。而兩段式左轉，本文分析後認為，仍可作為路口之分流措施，但其設置仍有改進空間。而本文嘗試透過不同面向的分析，提出些許建議，期待能夠建立更安全的交通環境。