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學位論文
應用集群分析法於主軸系統軸承數判定之研究
Application of cluster analysis to predict the bearing numbers of spindle systems
張程貽(CHENG-YI CHANG)
指導教授 :
林棋瑋
逢甲大學/工程與科學學院/工業工程與系統管理學系/碩士(2020年)
https://doi.org/10.6341/fcu.M0719313
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主軸軸承系統
;
機器學習
;
K-means分群演算法
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Spindle bearing system
;
Machine learning
;
K-means Clustering
延伸閱讀
林楷翔(2008)。
運轉中旋轉機械之軸承係數曲線鑑別
〔碩士論文,元智大學〕。華藝線上圖書館。https://doi.org/10.6838/YZU.2008.00146
陳柏仁(2022)。
應用支持向量機與粒子群最佳化法於工具機軸承健康退化診斷
〔碩士論文,中原大學〕。華藝線上圖書館。https://doi.org/10.6840/cycu202201515
彭韋翰(1999)。
動態勁度法應用於非對稱轉子軸承系統之研究
〔碩士論文,元智大學〕。華藝線上圖書館。https://www.airitilibrary.com/Article/Detail?DocID=U0009-0112200611340154
賴茂富 (1995).
Design of Clustering Analysis Using Systolic Arrays
.
華岡工程學報
,
(9), 19-33. https://doi.org/10.29987/CCUHKJE.199507.0002
Amilcar, S. R. C. (2017).
A Study on Cluster Analysis: Improving Performance on Stability Measurement
[master's thesis, National Tsing Hua University]. Airiti Library. https://www.airitilibrary.com/Article/Detail?DocID=U0016-0401201815590165
國際替代計量
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