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運用深度學習與軟計算設計開發微電鑄智慧製造系統

為了解決中華電信mesh登入的問題，作者商鍾瀚 這樣論述：

目錄摘要 iABSTRACT iii致謝辭 vi目錄 vii表目錄 x圖目錄 xi第一章 緒論 1第一節 研究背景與動機 1第二節 研究目的 2第三節 研究架構 3第二章 文獻探討 5第一節 微電鑄製程技術 5一、微影製程 7二、微電鑄原理 7第二節 田口實驗設計 12一、因子種類 12二、直交表 13三、選定信號雜音比(S/N Ratios) 13第三節 混合粒子群最佳化與基因演算法 15一、 粒子群演算法(Particle Swarm Optimization, PSO) 15二、 基因演算法(Genetic Algorithm,GA) 17

三、 混合粒子群最佳化與基因演算法(Hybrid PSO-GA) 22第四節 倒傳遞類神經網路 25一、倒傳遞類神經網路架構 25二、類神經網路之活化函數 26三、正規化 27四、前向傳遞(Forward propagation) 27五、反向傳遞(Backward propagation) 28六、倒傳遞類神經網路流程 29第五節 遞迴饋類神經網路 31一、 遞迴饋類神經網路架構 31二、前向傳遞(Forward propagation) 33三、反向傳遞(Backward propagation) 33四、遞迴饋類神經網路流程 34第三章 研究方法 37第一

節 智慧參數最佳化系統 38一、 確認實驗因子與品質特性 42二、 選定直交表 42三、 執行實驗並取得實驗數據 42四、 選定訊號雜訊比(S/N Ratios) 42五、 Modified hybrid PSO-GA 43六、 利用BPNN建立品質預測器 43七、 利用RNN建立品質預測器 44八、 多品質目標最佳化 44九、 檢查是否符合品質要求 45十、 比較RNN品質預測器與BPNN品質預測器 41 第二節 智慧製程控制系統 47第三節 資料庫管理系統 47一、 實驗參數資料庫 42二、 智慧製程參數資料庫 43三、 監控參數資

料庫 48四、 使用者登入資料庫 48第四章 智慧製造系統之架構 50第一節 智慧參數最佳化系統 51第二節 智慧製程控制系統 54第三節 智慧監控系統 55第四節 實驗參數資料庫 57第五節 製程參數資料庫 58第六節 使用者管理資料庫 59第五章 實驗結果與分析 62一、 實驗機台介紹 62二、 實驗量測設備 63三、 實驗流程與結果 66四、 利用MLP and Modified PSO-GA尋找BPNN初始權重 76五、 利用BPNN建立品質預測器 76六、 利用RNN建立品質預測器 79七、 多品質目標最佳化 83八、

製程參數與品質特性分析 84九、 確認實驗與討論 86第六章 結論與建議 90第一節 研究結論 90第二節 研究建議 90參考文獻 90