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不平衡資料分類之過取樣研究

為了解決f-150 lightning台灣的問題，作者林桐斌 這樣論述：

現實世界以感測器蒐集之多類別數據集異常樣本之數量通常遠少於正常樣本之數量，這種數據集又稱為不平衡數據集(imbalanced data set)。許多機器學習(machine learning)演算法在用於不平衡數據集辨識異常樣本時之表現都不如辨識正常樣本，對此過取樣(oversampling)是改善此問題之ㄧ種可行方法。在本研究中提出兩種有效之過取樣方法分別為進化式馬氏距離過取樣(evolutionary Mahalanobis distance oversampling, EMDO)和迭代式馬氏距離過取樣(iterative Mahalanobis distance oversampli

ng, IMDO)。這兩種方法都是利用多組橢球來近似於少數類別之判定區域，EMDO以多目標粒子群演算法(multi-objective particle swarm optimization, MOPSO)和Gustafson-Kessel演算法學習每個橢球之大小、中心和方向。而IMDO則是基於最大期望演算法(expectation maximization, EM)進行學習。在模擬中會證明EMDO擁有更佳準確率，而IMDO在準確率和運算速度上取得良好平衡。無論如何，本研究所提出之兩種方法都優於目前大多數廣泛使用之過採樣演算法。本研究也於台北捷運公司所合作之AI人工智慧研究計畫中，針對軌道電路

(track circuit)資料應用IMDO和EMDO來進行軌道電路故障預判系統之設計與開發。另外為能夠了解台灣全區之落雷分佈情況，台電公司對此建置一套整合型落雷偵測系統(Total Lightning Detection System，TLDS)，該系統會將雷擊資料儲存於伺服器中，運作20年來已經收集非常大量之台灣雷擊數據。在本研究中將使用TLDS所蒐集之雷擊數據結合台灣輸電鐵塔資料，以深度學習進行資料分析開發一套雷擊閃絡風險決策科學模型。然而在實際資料中曾經發生過雷擊閃絡事故之鐵塔遠遠少於未曾發生過事故之鐵塔，有著嚴重之不平衡問題，會影響機器學習效能。為改善此問題，本研究將IMDO和EM

DO應用於學習過程中所遇到之不平衡問題。並且在實驗章節中證明該方法確實適用於台灣訓練資料合成，使得雷擊閃絡風險模型有著令人滿意的辨識結果。

國際學生跨文化適應及個人發展因素之探討

為了解決f-150 lightning台灣的問題，作者黃億嘉 這樣論述：

在全球化的趨勢下，具備跨文化交流能力便是跨國企業的競爭優勢來源。而國際學生透過學習適應新的文化環境所獲得最顯著的跨文化效能就是跨文化交流能力以及個人發展。跨文化適應並不容易，學生必須克服語言障礙、文化差異、文化衝擊與思鄉之情等困難，才可能在異鄉成功適應新的文化。在過去相關的研究之中，大多偏重於學生接受國際教育經驗後所獲得的跨文化效能，卻少有人探討國際學生跨文化適應的歷程與其影響因素，尤以當地語言能力作為影響學生的跨文化適應較為少見，因此本研究針對此學術缺口，將當地語言能力視為前置因素，並探討主宰國際學生跨文化適應的其他關鍵要素為何。本研究以接受過國際教育經驗之國際學生為實證研究對象，共回收3

80份有效問卷，並以Amos統計軟體中的SEM結構方程模型作為主要分析工具，藉此實證研究，以驗證本研究所建立之研究模式及各構面間的影響關係。結構方程模型之路徑分析結果顯示，本研究除了假設H5a之外，其餘假設皆獲得支持。此外，本研究也分別提出管理意涵與實務意涵之貢獻以及本研究的研究限制與後續研究之建議。