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國立成功大學 工業與資訊管理學系 利德江所指導 陳惠昭的 使用整體趨勢擴展技術提升多模式整合法之預測準確率 (2013),提出mlcc被動元件關鍵因素是什麼,來自於多模式整合法、預測數值整合法、整體趨勢擴展技術。

而第二篇論文國立中山大學 高階經營碩士班 劉德明所指導 楊穎的 國巨購併飛利浦被動元件事業部效益之研究 (2008),提出因為有 購併效益、MLCC、被動元件產業的重點而找出了 mlcc被動元件的解答。

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使用整體趨勢擴展技術提升多模式整合法之預測準確率

為了解決mlcc被動元件的問題,作者陳惠昭 這樣論述:

傳統的模式辨別系統係使用單一演算法進行資料的學習,但此並無法滿足不同行為模式者,故於過去數十年間機械學習法之開發有蓬勃之發展。近十年來,所開發之單一學習法已屆瓶頸卻仍未見可滿足不同行為特性之資料者,因此許多學者嘗試結合多種學習法以求進階之效果改善,稱之為多模整合法。然此些整合法之研究主要琢磨於模式整合過程,對於如何整合其結果之研究相對甚少,如分類預測問題藉由投票多數決方式整合,但數值預測問題方面,則大多如Yu (2011)採簡單平均法為之。因此本研究亦基於整體趨勢擴展(mega-trend-diffusion, MTD)技術提出一個小樣本資料學習下,具合理性之預測數值產生流程,求算各模式於追

求最小誤差目標下之預測值,以取得多模系統之穩健性,其中本研究所整合者包含線性迴歸、倒傳遞類神經網路、支援向量迴歸以及M5’模式樹四種預測模式。在方法的效果驗證上,本研究將與簡單平均法以及各模式的預測值進行比較,同時以三個個案進行驗證。實驗結果發現,本研究所提出的方法確實能降低預測誤差。

國巨購併飛利浦被動元件事業部效益之研究

為了解決mlcc被動元件的問題,作者楊穎 這樣論述:

眾所周知,國巨電子在國内外被動元件產業的地位舉足輕重,在民國80年時國巨的資本額僅4億多,在短短的不到十年的時間,經過一系列的倂購,到民國88年資本額已經達到140億足足成長了將近30倍之多,其中最受到矚目及具有爭議的就是在民囯89年以高達6億5千萬歐元(折合台幣約188億元)的代價與飛利浦零件事業部的購併案,當時華新科開價80億元,爲何國内兩家被動元件大厰對飛利浦的被動元件事業部的價值評估會南轅北轍,本研究主旨在於探討此高價購併案的真正的效益之所在。 早期國内被動元件產業,在技術上落後日本,歐,美大厰,爲了快速趕上國外先進技術,擴大市場佔有率,從臺灣區域性的公司成爲全球性的領導廠商,

在策略上,倂購與策略聯盟是非常常見的一種手段。但是,從許多文獻上我們發現實際購併成功\\\\\\的例子不多。尤其國巨購併飛利浦是以小吃大,再加上跨國購併牽涉到不同的經營理念,管理體制,企業文化,使整個購併案成功的難度變得更高。就公司經理人而言,最重要的職責就是帶領公司成長,提升股東價值,為社會帶來繁榮,提供更多的就業及創業的機會,本研究透過從購併前1997年到購併後2004年的各項指標作分析比較,探討整個購併案的得與失。 企業在求發展的過程中,購併絕對是策略的選項之一,但如何讓購併策略創造最大的價值,經營者的智慧與決策將受到市場及投資人嚴格的考驗,希望透過對此購併案的探討,對國内其他企業

在執行跨國購併時能提供助益。