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國立高雄科技大學 電機工程系 李俊宏所指導 潘毓麟的 一個發光二極體導線架去膠製程良率預測之實證研究 （2021），提出bose維修高雄關鍵因素是什麼，來自於預測。

而第二篇論文國立陽明交通大學 土木工程系所 林子剛所指導 莊竣凱的 應用長短期記憶神經網路於地震特性預測模組與智慧型隔減震控制系統之研發與實驗驗證 （2020），提出因為有 半主動控制、近遠域地動特性、地震預警系統、長短期記憶模型、模糊控制的重點而找出了 bose維修高雄的解答。

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一個發光二極體導線架去膠製程良率預測之實證研究

為了解決bose維修高雄的問題，作者潘毓麟 這樣論述：

導線架是屬於半導體封裝業三大原料中重要的材料之一，本研究以發光二極體導線架生產製造過程的去膠製程良率預測進行探討，去膠製程是為了解決導線架在封膠製程後，將產生多餘的殘膠去除，以利於後續電鍍製程作業，在發光二極體導線架製程裡擁有承先啟後的作用，因此可知其重要性。良率預測對於製造業營運影響深遠，良率是決定公司能否獲利的關鍵指標，面對各家公司技術不斷提升、產品不斷推陳出新，市場的快速變化，產品交期越來越短，受制製程瓶頸及機台設備作業極限等生產條件上的限制下，估計產品未來良率，利於快速因應良率其變化進行決策及補救。 本研究提出以一個機器學習預測模型支援向量回歸(Support vector r

egression, SVR)以及四個深度學習預測模型長短期記憶神經網路(Long Short-Term Memory, LSTM)、門閘遞迴單元網路(Gated Recurrent Unit, GRU)、雙向長短期記憶神經網路(Bidirectional long Short-Term Memory, Bi-LSTM)、雙向門閘遞迴單元網路(Bidirectional gated Recurrent Unit, Bi-GRU)來預測去膠製程良率，收集歷年產品缺點、參數等變數，整理出影響的因素做為作為實驗資料集，實驗資料集分成訓練集及測試集，分別由五個預測模型來進行實驗，根據相同參數組合，觀察

不同模型對於預測效果之影響，以評估指標平均絕對誤差(Mean Absolute error, MAE) and 均方根誤差(Root Mean Squared error, RMSE)作為判斷模型標準，最後本實驗得出SVR模型預測效果為最佳。

應用長短期記憶神經網路於地震特性預測模組與智慧型隔減震控制系統之研發與實驗驗證

為了解決bose維修高雄的問題，作者莊竣凱 這樣論述：

位於環太平洋地震帶的台灣，地震災害嚴重影響人民生命財產安全，尤其在經歷過集集大地震後，越來越多人投入研究地震預警系統以及隔減震控制。傳統的隔減震系統常常因為在不同的地震擾動下有不同的結構反應，因此地震工程領域中，除了以加速度、速度與位移當作其地表運動特性外，還分做近斷層地震和遠域地震，藉此針對不同特性進行半主動控制之控制律設計，以進行相對應的控制。本研究根據先前提出之GA-Fuzzy提出改進，其中NF Ratio參數作為量化近遠域特性已被證明具有一定的相關性，但在判定近遠域地動上仍有中間的模糊地帶，於擴充地震資料庫後明顯顯現出其劣勢，因此採用名為長短期記憶模型(Long Short-Term

Memory, LSTM)的類神經網路，以地震主震波到達前3秒之初達波加速度訊號作為輸入，提出一套能預測近斷層地震或遠域地震的預測模組，以利分別為其設計控制參數決定方式。另外，本研究也為地震資料庫與控制參數進行敏感性與參數分析，挑選更具指標性的代表性地震與其控制參數，藉此建立並優化控制參數與地表運動之模糊曲面，讓抑制隔震層位移或上部結構加速度的效果最大化。最後，在將槓桿式可變勁度隔震系統(Leverage-type Stiffness Controllable Isolation System, LSCIS)進行零件更換後，於實驗階段進行振動台試驗，結果顯示隔震系統於維修後大幅改善，並於近斷

層或遠域地震下，對比過去控制律皆有不錯的控制成效，驗證了本研究改善後的GA-revised智慧型隔減震即時控制系統。

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