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膽結石病患伴隨中風之評估研究

膽結石疾病和中風都是近代常見的公共健康問題。膽結石疾病與中風的相互關係很少有研究做分析，但卻是有共同的危險因素，過去的研究都認為膽固醇累積在膽囊中以及動脈壁上的硬化，過多的膽固醇、高膽固醇血症和高血脂症以及其它條件如高血壓、糖尿病、周圍血管疾病、慢性腎病、酗酒和慢性肺阻塞疾病的條件是公認的危險因素。 本研究以某醫療機構資料庫中膽結石病患為研究對象，透過文獻探討與醫師訪談，篩選出增加伴隨中風之重要因子後，運用人工智慧中粒子群最佳化演算法、基因邏輯斯迴歸演算法、交叉熵演算法計算因子權重值，以建構預測模型與案例式評估系統，評估是否後續會有中風伴隨的風險。 研究結果顯示，六項預測模型經由統計檢定以交叉熵演算法、基因邏輯斯迴歸演算法與粒子群最佳化驗算法結合支援向量機表現較為優異，模型之間經傅利曼檢定預測模型準確度方與ROC曲線下面積為皆為顯著差異，再利用成對樣本T檢定來判別模型的優異性，經判別後粒子群最佳化演算法結合支援向量機為最佳預測模型，然而K疊驗證後其平均準確度與ROC曲線下面積皆有89%與0.89以上；結合最佳參數進行中風分類以交叉熵演算法結合倒傳遞類神經與支援向量機具有較佳的準確率與ROC曲線下面積98%與0.95，最適合進行中風分類；在是否中風風險評估系統方面，經K疊驗證後三種演算法結合案例式推理其平均準確度及平均ROC曲線下面積皆有93%與0.85以上。評估模型之間經傅利曼檢定準確度及ROC曲線下面積為顯著差異，表示模型間存在差異性。 經判別後粒子群最佳化演算法結合案例式推理為最佳，平均準確度與ROC曲線下面積皆有94%與0.91以上。 本研究結果可提供醫療機構及臨床工作者，做為疾病診斷評估之參考依據，並可指導病患正確治療與後續療育以減輕病患疾病負擔。

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供應鏈風險、長鞭效應、精實與績效關係之研究

近年來，各產業供應鏈之管理日益普及，而供應鏈存在著風險與長鞭效應，影響著存貨及訂單的正確與穩定性，如果企業不加以重視容易造成庫存過多或供應中斷的危險，也對供應鏈管理的效率與績效產生負面之影響。在市場快速變化及不可預知風險環境下，企業為了能在全球競爭環境下生存，必須要有相對應的供應鏈策略。本研究之目的在於探討風險、長鞭效應在供應鏈管理中產生的影響，並分析精實是否對供應鏈管理產生效益。藉由供應鏈風險、長鞭效應、精實以及績效關係，進行解析精實是否對於風險、長鞭效應與績效之間產生負面影響有調節、緩和之作用。本研究以台灣前500大企業為實證研究對象，探討台灣製造業供應鏈風險、長鞭效應、精實與績效之相互關係。 本研究先藉由文獻收集與專家訪談整理彙整造成風險、長鞭效應的因素以及精實供應鏈與企業經營績效因素，並利用文獻中學者論點篩選相關聯之因素，評估風險、長鞭效應因素對於企業績效影響的重要性程度，以及因素間的相互影響關係，進而有效管理這些因素對於供應鏈風險、長鞭效應產生之衝擊。首先，藉由模糊德爾菲法(Fuzzy Delphi Method, FDM)篩選風險、長鞭效應、精實與績效等因素，並使用偏最小平方法(Partial Least Squares, PLS)的結構方程模式(Structural Equation Modeling, SEM)建立其構面與因素間的關係進行因素分析，並驗證本研究十大假設是否成立。 藉由PLS-SEM模型之驗證，本研究結論得到七項假設成立：精實對風險有顯著的負面影響；精實對長鞭效應有顯著的負面影響；精實對績效有顯著的正面影響；風險對長鞭效應有顯著的正面影響；風險對績效有顯著的負面影響；長鞭效應對績效有顯著的負面影響；風險結合長鞭效應對績效有顯著的負面增加影響；另外，精實結合風險對長鞭效應之緩和效果、精實結合風險對績效影響之調節效果、精實結合長鞭效應對績效之調節效果之檢定，結果顯示不具顯著性而不成立。

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應用人工智慧演算法於生產線平衡中的工作站規劃問題

本研究探討生產線平衡問題(Assembly Line Balancing Problem，ALBP)，此問題的目的是在給定各工作的流程時間與工作站的週期時間(Cycle Time)下，如何有效地分配每個工作於工作站中，使總工作站數為最少。因此本研究探討的問題為平衡產線工作負荷，安排出最適當的工作調度於工作站，使其接近所設定之工作站週期時間，進而減少工作站數以降低企業成本，使產線的工作效率達到最大化。 本研究應用三種演算法，包含基因演算法(Genetic Algorithm, GA)、免疫演算法(Immune Algorithm, IA)以及粒子群演算法(Particle Swarm Optimization, PSO)，並且提出全新的編碼方式解決此問題。測試問題分為兩部分，第一部分是以過去學者的部分資料庫做為測試問題，第二部分則是自行設計之測試問題。本研究將比較三種演算法對此生產線平衡中的工作站規劃問題的表現，數值結果顯示，粒子群演算法求解速度優於其他兩種演算法，而免疫演算法求解品質優於其他二種演算法。

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慢性腎臟病伴隨心血管疾病之評估研究

隨著醫療水準提升與衛生環境改善，台灣社會人口結構呈現高齡化社會且逐漸邁向超高齡化社會。慢性病是導致高齡人口死亡的主要原因，其中慢性腎臟病是一種初期症狀不明顯卻嚴重威脅國人健康的慢性病。慢性腎臟病與心血管疾病為台灣十大死因中的兩種疾病，皆是影響國人健康的重大疾病。 本研究以近年某醫療機構資料庫中慢性腎臟病患者為研究對象，透過文獻探討與醫師訪談，篩選出增加罹患心血管疾病風險之重要因子後，運用演算法計算因子權重，並結合預測模型與案例式評估系統，用以評估慢性腎臟病患者是否需要進一步檢測心血管疾病伴隨與否。研究結果顯示，雖以基因邏輯斯演算法結合案例式推理評估系統有較高之準確度，但傅利曼檢定結果顯示三種演算法之權重值對於計算相似度不存在顯著差異，且準確率與ROC曲線下面積皆達88%與0.813以上，皆適合做為評估系統之權重值計算；預測模型部分，雖然基因邏輯斯迴歸演算法結合支援向量機有較高之準確度， K疊驗證後平均準確率為88.24%，ROC曲線下面積為0.818，但六項預測模型經統計檢定後，並不存顯著差異。本研究結果能提供醫療機構及臨床工作者，做為輔助診斷之參考依據，進而達成早期治療減輕病患疾病負擔。

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應用人工智慧演算法於人數限制及固定參觀時間之博物館路徑問題

本研究探討一個新的博物館路徑問題，此問題中，展覽室分為兩種：一為必看展覽室，即所有遊客團體必定會參觀的展覽室，二為選看展覽室，即遊客團體有各自想選擇參觀的展覽室，另外每間展覽室都有參觀人數限制及固定參觀時間限制(例如：簡介室)。此人數限制之博物館路徑問題的目標為最佳化多個遊客團體同時參觀展覽室的參觀總完成時間與最小化總閒置時間，因此本研究探討的問題為開放式工廠排程問題(Open Shop Scheduling Problem，OSSP)的延伸問題，所以此人數限制及固定參觀時間限制之博物館路徑問題亦為NP-hard問題。 本研究以宜蘭台灣戲劇館與臺南市南瀛科學教育館為例，嘗試以三種人工智慧演算法，包括：免疫演算法(Immune Algorithms，IA)、基因演算法(Genetic Algorithms，GA)、粒子群演算法(Particle Swarm Optimization，PSO)，來最佳化多個遊客團體同時參觀展覽室的參觀總完成時間與最小化總閒置時間，並分析在不同的實驗參數對結果所產生的影響，本研究的數值結果顯示，免疫演算法與基因演算法的求解品質優於粒子群演算法，而粒子群演算法求解速度為三者中最快。

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應用人工智慧演算法探討週期性同時收送貨物之路徑規劃問題

物流業所追求之目標在於貨暢其流，希望在合理的時間、車輛和配送路徑上將產品有效率地送達至顧客群中。本研究探討週期性同時收送貨物之路線規劃問題，此問題為同時收送貨之車輛路徑問題(Vehicle Routing Problem with Simultaneous Pickup and Delivery，VRPSPD)的延伸問題，主要區別在於本研究增加了各個需求點的固定週期，且問題中各個需求點有不同的收貨量和送貨量。本研究將需求點分為四種情境：(1)收貨=送貨(2)收貨>送貨(3)收貨<送貨(4)部份收貨≥送貨、部份收貨≤送貨，其應用包括宅急便、牛奶(瓶)收送、家庭代工收送貨等。 本研究以桃園市某區域為例，將各需求點之收送貨週期假設為每天都需收送貨、兩天收送貨一次、三天收送貨一次，並提出新的編碼方式同時解決貨物的每天收送地點組合與收送路徑順序，再以不同組合的情境、週期、車輛數、車輛容量、目標權重，應用基因演算法(Genetic Algorithms，GA)、免疫演算法(Immune Algorithms，IA)、粒子群演算法(Particle Swarm Optimization，PSO)，來求解此問題，使六天的路徑總距離為最短(目標1)及最小化車輛間每天路徑距離的差距(目標2)。測試數值結果顯示，免疫演算法與基因演算法求解品質較為穩定，且優於粒子群演算法。

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應用啟發式演算法於多人工作站生產線平衡問題

本研究探討有關多人工作站生產線平衡問題，這類型問題與傳統的生產線平衡問題，最大的不同在於工作站配置的操作員數量。本研究針對多人工作站生產線平衡問題建構數學規劃模型，以最小化工作站數量與操作員數量為目標，進行生產線相關決策規劃，以達到最佳的生產效率。 本研究針對多人工作站生產線平衡問題，應用基因演算法與模擬退火演算法兩種求解方法進行問題求解，將演算法結果與數學模型的結果互相比較，來驗證本研究提出之演算法的有效性，透過實務案例資料驗證演算法於實務應用的可行性，最後結合敏感度分析相關參數，可以提供決策者在生產線中，決定工作配置與操作員配置等相關決策參考依據。

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應用精實價值創新於自行車發電機構之研究

自行車逐漸成為台灣民眾休閒運動新趨勢，自行車環島或騎車運動目前已成為全台民眾假日最夯的休閒活動之一，而自行車發電機構產品也不斷地被創新及改良，精實管理，在國內被許多產業視為重要的價值創新標竿(Benchmarking)，由眾多案例可知導入精實的產業的確能創造價值、提升效率、杜絕浪費及降低成本。引進精實手法，似乎是眾多產業的未來趨勢，而在產品的創新設計及開發上，精實的概念尚未萌芽。 本研究針對自行車發電機構實際導入精實管理，以顧客需求為導向，改善及縮短在設計時所產生的瓶頸及浪費並提升效率創造出更好更佳的產品並利用價值溪流（VS）分析繪製現況流程圖 (As-Is Model)，創新設計出未來流程圖 (To-be Model)，本研究之精實價值創新模式可供其他業界產品之創新設計參考。 經過實驗結果顯示，本研究設計出一種新型自行車發電機構，一種構造簡單、維修容易、製程簡化、成本低廉及零摩擦方式發電的自行車發電機構。本自行車發電機構不分對象、年齡、性別及族群，對任何使用者都能夠達到相同用途，而且在直觀易用上，不論使用者有無操作經驗及知識，本自行車發電機構形式及功能都很容易了解及操作，並且本研究依序發展出三型自行車發電機構除了能提供夜間警示、照明功能，還能達到充電後供給後續電能之使用。 在騎乘舒適度方面，創新設計出一種完全無摩擦式的發電機構，可讓使用者舒適且不費力地使用，使其疲憊感降至最低，在結構簡化及組裝便利上創新設計出只需要四個元件，八道組裝步驟，就能組裝完成，最後，本研究之自行車發電機構採用磁鐵與線圈非接觸方式感應發電，因此沒有廢舊電池的產生及回收問題，對於環境的汙染可說是大大的降低。

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多能工指派應用於輪胎翻修廠

在全球化市場、瞬息萬變的時代，傳統生產要素面臨利益下降，過去中小企業所憑藉低廉的勞力、低成本與低質量產品市場區隔所創造的競爭優勢，也將逐漸喪失。因此如何管理經營成本，將是中小企業所面臨的最大挑戰。全球化經濟中，中小企業追求的將不僅是如何提昇生產力，更重要的是如何創造競爭優勢。 　　受到景氣低迷與中國新胎售臺等衝擊，國內翻修胎產業正逢激烈的存活競賽。為求在激烈的商業競爭存活並永續經營，本研究探討雲林某工廠實際所遭遇問題。根據工廠提供的資料，繪出價值溪流圖，運用價值溪流圖來辨識浪費，消除人力、設備等浪費，再導入多能工，增加員工價值，降低前置時間，以期能更彈性、敏銳地反應景氣之變動。為應付未來景氣持續低迷，本研究運用甘特圖模擬產能需求下滑情況，找出需求產能與所需之基本人力的關係，指派多餘人力學習其他工作技能或輪調排休；找出作業員應優先學會何種新作業站技能，即可舒緩瓶頸工作站之生產壓力。藉此研究提供個案工廠做為後續產能需求降低之人力配置，與作業員學習多能工技能優先順序之參考依據。經過本研究模擬後，發現若導入多能工後，於產能八成時可減少6名作業人員，節省閒置時間1367分鐘；而維持工廠運作人員約需要12名作業員。

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台北微笑單車Ubike使用行為及偏好之研究

公共自行車是一種可供個體自由在不同場站借還車的自行車租賃系統，配合大眾運輸站點設置，已成為一種新興的綠色運輸方式。臺北於2009 年引進公共自行車系統(或稱微笑單車)，經過兩年的經營低潮後，在2012年8月透過擴大租賃範圍、簡化租賃程序及降低費率等措施改善經營模式，大幅提升其使用率。做為新興且發展潛力較高的交通工具，公共自行車相關的研究相較之下是較缺乏的。為了使公共自行車可永續經營，有效提升公共自行車使用效率是必要的。本研究探討UBike的成功因素為何，並以問卷方式得知使用者意見、滿意度，再將顧客意見反映給UBike並提出問題，本研究之成果可提供讓UBike執行單位做為參考改善缺失，使UBike的顧客滿意度更為上升，讓出租率能夠更提升。