應用倒傳遞類神經網路於無線產品效能預估之研究

Forecasting Transmission Efficiency of WLAN Product by Using Back-Propagation Neural Networks

謝富凱(Hsieh, F. K.)

指導教授 ： 蘇朝墩

國立清華大學/工學院/工業工程與工程管理學系工程碩士在職專班/碩士(2008年)

摘要

台灣廠商在全球的無線網路設備的生產製造及設計領域中，一直扮演著極重要的角色，但是規格演進迅速與市場競爭激烈，因此如何縮短生產時間以提高效率與降低成本，都是各家廠商急欲努力的目標。
本研究以台灣一家無線網路設備廠實際生產過程所取得測試數據，應用倒傳遞類神經網路的方法以預估產品的傳輸效能，期望因此而簡化測試站別以降低生產時間與成本。另外在研究過程中，應用相關係數來修剪網路架構，也能獲得有效的預估結果。

關鍵字

類神經網路 ； 倒傳遞類神經網路 ； 無線產品 ； 相關係數

並列摘要

In the worldwide WLAN device maker and design’s area, Taiwan plays an important role in the market. The development of WLAN standard is rapid and the market is competitive. For all WLAN device companies, how to shorten production time to increase efficiency and to reduce cost is an important target.
In this study, according to the test data of the production process at one WLAN device maker, we apply Back-Propagation Neural Networks to forecast WLAN transmission efficiency. It is expected to eliminate the test procedure to reduce the production time and cost. In this study, we used the Coefficient of Correlation to prune the structure of the trained network and obtained an effective forecasting result.

並列關鍵字

Artificial Neural Networks ； Back-Propagation Neural Network ； WLAN ； Coefficient of Correlation

參考文獻

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