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以類神經網路分析露天礦場地形對爆破振動傳遞之影響

為了解決excel formula乘法的問題，作者蘇威元 這樣論述：

目前台灣露天礦場開採方式多以爆破方式開採。但爆破作業產生的振動會進而影響建築物完整性及生物生態。如果能建立有效且可信的方程式去預測爆破所產生的振動，可以使爆破所引發之損害降至最低程度。本研究主要為探討開採階段面對振波的衰減規律及預測。傳統振波傳播理論多數是基於平整地形條件下，而這些理論無法用於複雜的地形。例如：Sadaovsk公式及美國礦務局所提供的公式受到一定的侷限。為使預測結果更為準確計算出峰質粒子速度(PPV，Peak Particle Velocity)的衰減規律。C.T. ZHU以Sadaovsk公式為基礎進行修正，除了原本的場址特性參數更增加了對高程的影響係數。本研究透過於現地數

據(PPV、藥量及爆心距)以最小二乘法進行初步分析，而後運用聯立方程式計算地層傳播特性參數及振動衰減參數。最後經由類神經網絡(Artificial Neural Network)強大的過濾能力、適應性學習能力以及多輸入多輸出等特點將衰減公式內參數訓練至更加完善。根據最終結果，將爆破振動監測數據與神經網路預測結果和傳統經驗公式預測結果進行比較並模擬PPV在各採台振動衰減規律。

類比推理教學法對國中學生線型函數學習影響之研究

為了解決excel formula乘法的問題，作者陳惠媚 這樣論述：

本研究主要目的在探討「類比推理教學法」與「傳統式教學法」兩種不同教學法對國一學生線型函數單元學習成就之影響。研究方法採準實驗研究法，實驗樣本來自臺中市某國中一年級兩個班的學生72名，該校皆為S型常態編班之班級。以一班為實驗組，實施「類比推理教學法」（analogical reasoning teaching method）；另一班為控制組，實施「傳統式教學法」。研究者依據文獻探討發展檢索（retrieval）、對應（mapping）、學習（learning）的類比推理教學法（簡稱RML），結合訊息處理論的認知策略進行教材設計，以「檢索（R）－對應（M）－學習（L）」三階段實施教學，活動設計最

核心部份在類比對應過程。教材內容由分析線型函數的各表徵：表列、代數式、圖形及文字敘述等，以類比推理教學呈現「線型函數」概念新舊知識之間的連結，以及個別表徵及表徵之間的連結。在正式教學之前施以前測，教學後再施以一次相同試題的測驗（後測）；最後進行資料統計分析。本研究達到以下結論：1、實驗組與控制組學生接受「類比推理教學法」與「傳統式教學法」兩種不同教學法之後，在數學學習成就測驗上有顯著差異存在。顯示「類比推理教學法」對於線型函數單元的學習成就是有幫助的。2、實驗組與控制組學生接受「類比推理教學法」與「傳統式教學法」兩種不同教學法之後，在內化、壓縮、物化層次的數學學習成就測驗試題之表現上並無顯著差

異。最後，根據本研究的結果加以討論，提出結論與若干教學建議，衷心希望可供教師在其教學呈現及教材編排上作為參考，而對學生的學習有所助益，並對未來研究者提供一些建議。