淡江大學資訊工程學系碩士班學位論文
淡江大學,正常發行
選擇卷期
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在金融市場中，有多種投資標的與衍生性金融商品，例如：股票、期貨、選擇權等。換句話說，越來越多的投資標的容易讓投資者舉棋不定，使得找出一個合適的投資組合對投資者來說是一件困難的事情。因此，投資組合選擇問題便成為一有趣的議題。根據 Markowitz 所提出的平均變異 (M-V) 模型，有許多演化為基礎的方法被提出用來最佳化投資標的權重。然而，平均變異模型有它的限制。故本論文依據使用者的限制，提出兩個方法來找尋最佳化投資選擇模型，分別為殖利率為基礎的遺傳投資組合選擇模型 (YTMGPSM) 與殖利率為基礎的多目標投資組合選擇模型 (YTMMOPSM)。 在第一個方法中，標的的買與不買及購買張數透過實數將之編入染色體用以建構可能的投資組合。而其染色體的適應值，則透過投資組合的報酬率、風險及其合適性進行評估。其中，投資組合的合適性是由投資組合懲罰值 (PP) 與投資資金懲罰值 (ICP) 所組成，分別用來反應對使用者設定的最大投資資金與最大購買公司數的符合程度。第二個方法中，則透過多目標遺傳演算法，使用兩個目標函數，分別為染色體的合適性與報酬率，探勘柏拉圖集合並提供給投資者不同選擇但都能滿足其限制的投資組合。 實驗利用台灣證券交易所所提供的真實資料來顯示此兩個方法皆是有效用的。YTMGPSM 優點在於能夠以值利率為基礎依照使用者設定的最大投資資金與最大購買公司數來找尋出一個最佳的投資組合，而 YTMMOPSM 的優點，則是透過兩個目標函數且符合投資者的條件下，使用多目標遺傳演算法挖掘柏拉圖集合提供投資者不同的投資組合選擇。
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本文提出了一個(s, t, n)漸進式影像秘密分享系統，傳統的(t, n)影像秘密分享技術(t=>n且2<=n)在分享時將秘密影像分享成n把金鑰及與金鑰相對應的分享影像。每位分享者僅握有一把金鑰及一張分享影像，還原時只要取得t把金鑰及與金鑰相對應的分享影像經由計算後，即可回復無失真的原秘密影像。本方法採用中國餘式定理分享並由整數小波轉換來滿足漸進式特性的影像。首先，本文先將影像做整數小波轉換後，再對轉換後的各子影像進行分組，然後在各組子影像賦予分享門檻s到t，藉由這些門檻值的不同來建立具有漸進式功能的秘密影像分享系統。實驗結果顯示，基於中國餘式定理和整數小波轉換在Android平台上實際開發的影像秘密分享系統，有著極高效率的影像秘密分享與漸進特性。
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現實世界的交易資料通常包含購買數量，故許多因應此類型交易資料的模糊探勘方法被提出並用來挖掘模糊關聯規則。因為隸屬函數對最終探勘結果有重大影響，所以許多遺傳模糊探勘方法進一步被提出用來同時探勘隸屬函數與模糊關聯規則。然而，大部分的方法都專注於單一階層探勘並且只考慮一個目標函數。有鑑於此，本論文提出兩個方法來探勘柏拉圖集合(隸屬函數)並挖掘多階層模糊關聯規則，分別為多目標多階層遺傳模糊探勘方法(MOMLGFM)與兩階段多目標遺傳模糊探勘方法(TMOGFM)。 在第一個方法(MOMLGFM)，首先會根據給定的分類階層將商品類別的隸屬函數編成染色體。方法中考慮兩個目標函數。第一個目標函數是不同階層探勘出的資訊總和，第二個目標函數是染色體中隸屬函數的適合度。接著，每個個體的適性函數值則由這兩個目標函數計算而得。在演化流程完成後，多種隸屬函數則可根據決策者的喜好用來探勘多階層模糊關聯規則。 然而，MOMLGFM找出柏拉圖集合後，決策者會有難以從中挑選出適合的隸屬函數進行規則探勘的困擾。所以在第二個方法(TMOGFM)，我們以第一個演算法為基礎提出兩階段多目標模糊探勘演算法來幫助決策者選擇恰當的隸屬函數。在第一階段，使用MOMLGFM挖掘隸屬函數的柏拉圖集合。在第二階段，依據設計的規則或利潤導向分群屬性，透過分群技術將柏拉圖解分成不同群組並找出群組代表解。之後，依據決策者的喜好，每個群組內所選出的代表解則能用來探勘模糊關聯規則或利潤模糊商品集。 實驗部分透過模擬資料與一個真實資料的實驗結果顯示MOMLGFM與TMOGFM是有效的。MOMLGFM的優點在能同時挖掘柏拉圖集合(隸屬函數集合)與多階層模糊關聯規則。TMOGFM的優點是不僅能挖掘隸屬函數集合，並且能挖掘各群組內的代表解並用於探勘多階層模糊關聯規則與利潤模糊商品集。
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本論文討論於WiMAX網路中提供IPTV服務之群播資源分配問題，並加入子通道品質的考量。不同於以往相關研究在資源分配上單純以系統的角度作為考量，本論文設計一由使用者角度考量之使用者滿意度評估方式，同時為了能夠兼顧系統獲益以及使用者之滿意度，設計一系統效能指標。在資源分配方面，本論文利用對群播組的切割，將群播組中訊號品質較差之使用者切割出來，置於其可支援較好調變之子通道上傳送，對瓶頸使用者與其餘使用者皆提升調變，減少資源消耗，提升整體系統效能以及頻寬資源利用率。 模擬結果顯示，本論文提出之群播分組與資源分配機制與以往相關研究相比，在Base Layer能夠有效的減少資源消耗，因此在資源有限的情況下，可服務更多的Enhancement Layer使用者，可得到較高之系統獲益以及使用者滿意度。
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目前骨盆底肌肉訓練療程，醫師除了透過問卷內容了解患者的復健狀況外，醫師在面對不同類型的患者時，醫師只能透過醫療經驗等針對該患者提供處置方式，不容易發現其他可能影響療程等隱藏因子，故無法作出適合該患者的最佳處置。 本論文主要目的在對尿失禁患者利用資料探勘中的決策樹演算法進行分類，期望能探討 不同類型的患者中影響尿失禁治療結果等因子，提供醫師更清楚瞭解患者復健狀況。當有新患者需要進行復健運動時，即可透過決策樹分類模組達到預測的作用，醫師能適時給予患者協助。實作結果表明，各分類模組均可充分將目前患者資料正確地分類至各群組，有效協助醫師應用於臨床看診。
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本論文針對Chang et al. 所提之基於鄰居內嵌法的超解析演算法，提出了一個改進的版本。取代Chang et al.採用歐式距離尋找K個最接近之鄰居之方法，我們定義一個相似度Similarity，來尋找K個最相似之鄰居。相似度定義內含有兩區塊內導數的標準差，因而能找出更適當的鄰居。除此，我們也改進線性組合係數的取法，進而有效地改進整個超解析之結果。
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近年來，隨著網路與通訊技術的創新及微機電與嵌入式技術的進步，物聯網(Internet of Things, IoT)的相關應用已逐漸受到關注。透過這些技術，感測、辨識與通訊能力已可嵌入於日常生活中的各種實體設備或與其高度整合，使這些設備成為具有基本智能的智慧物件。因此，物聯網應用在近期已受到世界各國的關注，並投入大量的資源從事研發與推廣。然而，在物聯網的世界裡，同一個空間中可能存在使用不同通訊協定 (如Wi-Fi、ZigBee等) 的智慧物件，若是沒有相對應的特殊處理，可能導致傳輸干擾的問題產生，其根本的原因在於兩相異之通訊協定(802.11與802.15.4)使用同一免費頻段(2.4GHz)進行傳輸，較易造成封包傳輸間的碰撞，進而拉低整體網路傳輸效率。有鑒於此，本論文主要將現有之Wi-Fi基地台結合ZigBee標準，研發一兼具連結網際網路能力及ZigBee通訊功能之無線訊號轉換之基地台，並探討及分析當Wi-Fi與ZigBee於同時間通訊情況下之網路效能。藉由韌體的更新，將原本的無線基地台從網際網路的產品提升為物聯網基地台，使其扮演連結感知層與網路層設備的重要角色。
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在無線感測網路的環境中，感測器的佈建將決定監控效能及硬體成本，如何佈建最少的感測器並達到全區覆蓋，一直是無線感測網路中最重要的問題之一。由於機器人佈建通常較為規則，相較於隨機佈建而言，其可利用較少的感測器便能達到全區覆蓋的目的。在文獻中，現存的機器人佈建演算法通常都只針對單一機器人克服障礙之佈建方式進行討論，較少考慮多台機器人合作佈建的議題。為達到快速完成佈建的目的，本論文將提出利用多台機器人合作佈建之演算法以提升全區佈建的效率。
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近邊界覆蓋(Barrier Coverage)在無線感測網路是一類重要且已受到廣泛討論的議題。在以往的研究中，佈撒在監控區域的感測器(Sensor)，其電量假設皆為均等，然而在現實場景中，Sensor因周遭環境、自身能力或是其他外力因素，使得感測負載量不一，造成監控區域中的Sensor，其耗電量不盡相同，進而大幅降低網路生命週期(Network Lifetime)，因此，傳統解決Barrier Coverage問題的方法將不再適用。本篇論文將提出一非集中式的Barrier Coverage演算法，建構出組成Sensor數量盡可能少的集合且組數盡可能多的防禦曲線(Defense Barrier)，除此之外，找出的Defense Barrier除了能夠支援k-Barrier Coverage外，還能夠有效延長Network Lifetime。在提出的Barrier Coverage演算法中，我們考慮利用Duty-cycle機制，調控Sensor間的工作時間，達到平衡電量的目的，進而提升Network Lifetime，再透過提出的演算法Basic Algorithm、Backtracking Algorithm及Branch Algorithm建構出組數盡可能多的Defense Barrier。實驗模擬顯示，我們所提出的Barrier Coverage演算法能夠有效提升Network Lifetime。
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近年來，由於物聯網應用之興起，異質網路的問題越來越受到重視，其中，又以WiFi與ZigBee網路受到最多的關注。在這兩個網路共存的環境中，ZigBee網路處於傳輸弱勢，將會難以傳送資料，這將使緊急事件無法透過ZigBee即時回傳並處理，而耽誤救援的行動。本論文提出一運行於ZigBee與WiFi網路之共存媒介傳輸協定，除了能有效解決兩個網路間的干擾問題外，還針對緊急事件的發生做出應對，以加快緊急資料的傳遞速度。實驗模擬顯示，本論文所提出的協定可有效減少ZigBee與WiFi網路間的干擾行為，並降低ZigBee網路的傳輸延遲。