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嵌入式系統用於遠端工業控制的技術開發

本論文利用 ARM9 的嵌入式系統及 Windows Embedded CE 作業系統支援遠端連線控制架構，利用網路、ISAPI及GSM通訊技術，成功地開發出可透過網頁瀏覽器、智慧型手機或PDA進行遠端監控功能的控制系統作為設備系統之主控制之用。系統硬體部分使用 Samsung S3C2440 嵌入式系統開發板，軟體部分使用WIN CE 5.0 嵌入式作業系統並運用程式語言C++及MFC GUI技術來開發。建置主從式架構之遠端監控系統，使用者端所呈現遠端監控介面，可藉由ISAPI網頁技術或是Socket網路通訊來達到控制端與使用者互動的功能。而控制端所呈現的圖控式人機介面，透過串列通訊線RS-232與數位訊號介面做資料傳遞溝通，再將數位訊號處理系統接至受控之裝置上。因此，使用者可利用網際網路監控遠端之受控系統裝置並獲得即時數據。

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利用改良式蜜蜂群演算法於蛋白質結構模擬

從胺基酸序列預測蛋白質結構在生物計算領域是一個著名的問題，解決蛋白質結構的問題是研究蛋白質最重要的工作，親疏水性模型是一個高度簡化的模型，用來表示真實世界蛋白質的特性，在親疏水性模型的蛋白質摺疊問題是要找出最低自由能的蛋白質結構。為了增進預測蛋白質結構的能力，本篇論文提出改良式蜜蜂群演算法從序列來決定蛋白質結構，我們證明我們的演算法可以成功應用在蛋白質摺疊問題在親疏水性晶格模型上，模擬結果也顯示出我們所提出的方法比起其他的演算法效能要來的好。

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WCDMA與WLAN異質網路之適應性磁滯垂直換手之效能研究

本論文主要是探討WCDMA（寬頻分碼多工存取）與無線區域網路(Wireless LAN)之異質網路之垂直換手(Vertical Handoff)機制之效能，我們比較了固定式磁滯值(Fixed Hysteresis)垂直換手以及適應性磁滯值(Adaptive Hysteresis)垂直換手之效能。此外，我們進一步將頻寬分區，並且針對不同速度以及依據使用者不同需求來做頻寬的分配，由模擬結果可知，雖然固定式磁滯值垂直換手可降低乒乓(Ping-Pong)效應影響，但也使得系統流量受到影響；而適應性磁滯垂直換手不只降低乒乓效應，也能提升整體系統流量。

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適性線上競爭以成本為基礎的路由演算法於IEEE 802.16j WiMAX行動多躍中繼網路

以IEEE 802.16e標準為基礎，WiMAX通訊協定提出行動多躍中繼網路(Mobile Multihop Relay, MMR)，並定義於IEEE 802.16j中來延伸基地台的服務區域，因此改善行動節點的訊號接收強度。很清楚地、WiMAX MMR達成一低成本、延伸覆蓋區的方法改善現有的WiMAX無線網路。而根據不同的移動特性與傳輸範圍，中繼點又可區分為Fixed RS(FRS)、Nomadic RS(NRS)和Mobile RS(MRS)三類。由於以中繼點為基礎的WiMAX網路包含有不同類型的中繼節點，如何有效率地建構此中繼WiMAX網路與在行動節點與基地台間計算出最佳路由是兩項最需被解決的問題。因此，我們需對中繼點的應用做有效率的傳輸分析，並在使用者與基地台之間建立有效性的傳輸路徑。除此，本文亦以IEEE 802.16j協定為基礎，提出具可適性的最佳路由演算法，以頻寬消耗為基礎，將路徑的傳輸距離、節點資源與頻帶品質納入考量。由模擬數據結果得知，我們所提的最佳路由演算法，在片斷盈收損失(Fractional Reward Loss)，網路資源利用率和平均路徑延遲時間皆可較目前的其它多躍式路由方法表現來的佳，預期可提高網路的整體效能。

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以服務品質為基礎的迅速換手分析模型於IEEE 802.16j WiMAX 網路

IEEE 802.16依據基地台所剩餘頻寬在集中式資源分配機制中使用三種輪詢方式來輪詢使用者：單點輪詢、群播輪詢及廣播。在群播輪詢及廣播模式中，當網路流量接近飽合時，基地台於分散式行動節點在競爭解決程序中使用Truncated Binary Exponential Backoff(TBEB)演算法。雖然TBEB在IR及BR中支援了隨機競爭，但在高流量負載中它會遭受高碰撞機率的情況產生。因此TBEB明顯地降低了服務等級，尤其是考慮到在移動或多重跳躍轉傳WiMAX網路中有換手節點。無論如何，在WiMAX中的TBEB會有二個問題產生，如下列。首先，TBEB未考慮到節點優先權(也就是新節點或是換手節點)及服務流等級(也就是低或高服務等級)。其次，當一個連線贏得了競爭後將會被回到最小相同的倒數階級，並且在下次競爭中導致不必要的碰撞產生。因此，此研究首先提出了一有效的競爭決解演算法，它包含了三個主要的貢獻：1)提出了一適性調整最小-最大的倒數值演算法(AM2)來分割碰撞區域，2)對競爭成功連線支援一動態的等待-懲罰演算法，及3)有區別的減少競爭視窗演算法，當隨機地選取到相同CW時去動態地減少CWs。接著，我們將所提出的方法模型為一不連續時間的馬可夫鏈模組，並且使用數學分析重要的參數：碰撞機率，取存延遲、服務等級及效能。數據結果指出分析數據是非常接近模擬數據，它可以證明了分析模組的正確性，所提出的演算法在碰撞機率，延遲，服務等級及網路效能上勝過了IEEE 802.16及所有比較的方法。

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利用改良式差分進化及文化演算法於遞迴式函數類神經模糊網路之設計與應用

在本文中，我們提出了遞迴式函數鏈結類神經模糊網路結合改良式差分進化演算法和文化改良式差分進化演算法來解決預測和控制的問題。提出的遞迴式函數鏈結類神經模糊網路在歸屬函數層中加入了迴饋訊號的連結，以用來解決時間性的問題。除此之外，兩個有效的學習演算法，稱為改良式差分進化演算法和文化改良式差分進化演算法作為遞迴式函數鏈結類神經模糊網路的參數調整。在差分進化演算法中為了能夠增加突變的差異性，我們從母體中選擇了四條個體進行突變，有助於搜尋解能力的提升。而在文化改良式差分進化演算法中，它是結合了文化演算法和改良式差分進化演算法，在進化的過程中，利用文化演算法中的信仰空間來粹取並使用這些資訊，能夠有助於效能上的提升。模擬結果顯示，我們所提出的方法在收斂速度以及均方根值誤差都要比其它的方法擁有更好的效能。

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一個以後門赫序函數運算之高效率電子現金系統

隨著網際網路和個人電腦越來越普及化，漸漸地人們開始熟悉使用電子商務所提供的各項服務，當中也感受到相當多的便利性。在電子商務中占有相當重要的腳色，即是電子現金交易系統，有了電子現金交易系統，使用者交易時不必再攜帶大量現金在身上，甚至只需透過網際網路就可完成所有的交易買賣，而且每一筆電子現金交易，皆擁有完整的交易記錄，供使用者隨時追蹤查詢自己的消費記錄。本論文將使用相關的密碼學技術，設計一個有效率且具備公平與安全的電子現金交易系統，使得任何消費者在使用電子現金進行消費時，能確保自身的安全性和匿名性。 在我們設計的協定中，運用RSA盲簽章技術，達到使用者匿名不可追蹤的特性，設若銀行或任何人收到一筆電子現金，是無法回推找出此筆電子現金跟原先申請擁有者的關聯性；附加日期技術，則提供店家和銀行利用日期詳細記載每筆消費者使用電子現金消費的消費記錄，不止讓消費者可查詢每筆消費記錄的功能，且附加的任何日期皆不影響電子現金交易系統擁有的匿名特性。 在協定執行效率上，使用有後門的赫序雜湊函數運算系統，區分為線上和離線計算部分設計之，龐大的簽章計算和驗證階段皆在離線計算完成，而線上計算部分我們設計的系統只需一次整數乘法運算即可完成，跟以前的方法比較，我們的系統擁有更好的線上計算效率，因此我們提出的協定更適合應用於行動電子裝置上。

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適用於車載網路上具通訊暨換手管理的安全協定

近年來，車載通訊與各地的通訊技術變得更為密切相關，目前受局限的問題不在特定的能力或驗證上而是其安全基礎建設。在2005年，Raya和Hubaux兩人曾經探討過有關如何確保車載網路安全的可信度，然而，他們所提出的方法在VANET中是不實用且不安全的。另外，在輔助車輛從原始區域跨越到另一個區域時的換手議題現今也廣受重視。基於這些理由，我們計劃提出一個具通訊暨換手機制的安全協定，讓一般車輛或大眾交通工具可以真正享受到在異質性車載網路間的無縫式共享與服務。而且在不久的將來，車載通訊技術只會變得更加的安全且普遍存在。

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具高效率之電子郵件方案與交談金鑰協定

在網路科技發達的時代，電子郵件已成為人們不可缺少的通訊工具之一，然而在早期的電子郵件系統因缺乏安全性機制，郵件訊息以明文方式在網路上傳輸，導致郵件訊息容易遭受到有心人士篡改或偷窺，因此如何將電子郵件安全地傳達給指定的收信人，對於現今而言是非常重要的議題。本論文將利用現代密碼學技術，建構一個安全且具有前推私密性的電子郵件協定。在我們設計的協定中，強調沒有使用計算量較高的加密演算法PGP(Pretty Good Privacy) 以減少系統的計算量，並使用密碼作為雙方的身分確認，減少協定中簽章的使用次數，讓我們的協定可適用於行動裝置中；至於安全性方面，我們將整體協定建立在解離散對數難題上，讓攻擊者無法由公開資訊中獲得使用者的秘密資訊。 另一方面，隨著網際網路的興起，使用者可輕易的透過網路向遠端伺服器取得服務，然而在開放式的網路中，隱藏著許多威脅，個人資訊隨時存在被盜取的可能，或提供服務的主機被入侵、攻擊，導致伺服器無法提供使用者正常的服務，這對於合法使用者而言，是非常重大的損失。在本研究中，我們將提出一套有效率的交談金鑰協定，使用者僅需使用密碼或透過指紋辨識系統即可完成與遠端伺服器之交互認證，並協商出通訊所需的交談金鑰(Session Key)；在安全性方面，我們的協定具有抵擋驗證表洩漏攻擊、阻絕服務攻擊(Denial of Service, DoS)、交談金鑰洩漏攻擊與前推私密性之特性，可讓使用者安全地透過網路向遠端伺服器取得服務。

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利用函數類神經模糊網路於即時車道線偵測及前車測距之研究

交通事故中發生車禍的原因，大部分來自於駕駛者的分心、疲勞或是不注意車況，而發生危險。因此，為了能盡量避免駕駛者陷入危機狀況，在本論文中我們將使用一部架設在車上的攝影機擷取前方道路的影像來偵測道路情況，並設計一套即時車道線偵測及前車測距之系統，使駕駛者能安全駕駛。本系統分為兩部分，分別為車道線偵測，以及前車測距。 在車道線偵測部份，使用遮罩找出車道線的邊緣，利用它傾斜的特性找出車道線，利用先前偵測的車道線去計算兩者之間角度對稱關係，判斷車輛是否偏移，並給予不同的偏移警告訊號。在前車測距部份，利用陰影找出車輛所在位置，透過索貝爾邊緣偵測找出車身，將車輛進行定位，接著使用函數類神經模糊網路 (functional neuro-fuzzy network, FNFN)，透過攝影機擷取前車底部陰影為輸入，輸出則為真實距離。 本論文中，我們提出的FNFN是使用一個函數鏈結類神經網路(functional link neural network, FLNN)到模糊法則的後件部，其中在FLNN的函數展開部分主要是利用直交多項式和線性獨立函數的特性。因此，在FNFN後件部分可以產生一個非線性的輸入變數組合。以此方式的設計更能增強函數逼近的準確度。在學習演算法部分，主要包含架構學習和參數學習。其中，架構學習是取決於熵值的測量來決定模糊法則的數量，而參數學習是使用倒傳遞演算法調整歸屬函數的形狀和FLNN所對應的權重值。 雖然大部份的即時前車測距系統使用攝影機座標換算成真實世界座標來表示距離；然而，從實驗的結果證明所提出的函數類神經模糊網路架構也能有效的應用於距離偵測。本文發展的系統在Intel 3.2GHz的電腦平台執行，執行速度每秒可處理高達40張影像。測試影像為台灣高速公路的實際駕駛影片，從實驗結果我們可以發現系統都維持穩定的偵測結果。