電機工程學系

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歷史沿革

本系成立宗旨在整合電子、電機、資訊、控制等多學門之工程技術,以培養跨領域具系統整合能力之電機電子科技人才為目標,同時配合產業界需求、支援國家重點科技發展,以「系統晶片」、「多媒體與通訊」、與「智慧型控制與機器人」等三大領域為核心發展方向,期望藉由學術創新引領產業發展,全力培養能直接投入電機電子產業之高級技術人才,厚植本國科技產業之競爭實力。

本系肇始於民國92年籌設之「應用電子科技研究所」,經一年籌劃,於民國93年8月正式成立,開始招收碩士班研究生,以培養具備理論、實務能力之高階電機電子科技人才為目標。民國96年8月「應用電子科技學系」成立,招收學士班學生,同時間,系所合一為「應用電子科技學系」。民國103年8月更名為「電機工程學系」,民國107年電機工程學系博士班成立,完備從大學部到博士班之學制規模,進一步擴展與深化本系的教學與研究能量。

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    不確定非線性系統之強健適應性模糊類神經控制器之設計
    (行政院國家科學委員會, 2000-07-31) 王偉彥; 陳麗貞
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    線上基因演算之模糊類神經網路及其在非線性系統辨識與控制之應用(2/2)
    (行政院國家科學委員會, 2004-07-31) 王偉彥
    在本文中,提出一種簡單式的基因演算法(Simplified Genetic Algorithm)用來調整模糊類經網路中的權重值及BMF(Bspline Membership Function)控制點。傳 統模糊類神經網路透過梯度下降法學習,在學習過程中可能會產生落入區域極值的現象。在不同領域,基因演算法搜尋最佳值的特性已經受到廣泛的注意。因此許多研究者利用基因演算法來克服傳統梯度下降法所產生的問題。但是,傳統的基因演算法對於處理大量變數 (超過100) 編碼解碼的過程中會有兩個重大的缺點:第一個是過程中需要大量的計算,第二個是經過此過程照成精確度的偏差。在本文中,提出的簡易型基因演算法藉由循序搜尋交配點來保證子代的適應力會優方於母代。染色體由實數的方式組成,包括了模糊類經網路中的權重值及BMF控制點。SGA 可以快速收斂到模糊類神經網路的最佳值已經在本文中証實。近年來,線上即時控制是一個重要的研究方向,但是以基因演算法做為基礎的線上即時控制,因為速算量過大會有控制力延遲的問題而無法做更進一步的研究。本文藉由SGA 快速收斂的特性設計線上即時間接型及直接型適應控制器來控制機械手臂及倒單擺系統在模擬中得到不錯的效果。
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    結合BMF模糊類神經網路與實數基因演算於系統鑑別上的應用
    (2002-03-16) 李宜勳; 王偉彥
    本文提出使用實數型基因演算法,找出最佳模糊類神經網路的權重值及BMF(Bspline membership function)控制點的方法。使用傳統模糊類神經網路透過梯度下降法學習,在學習過程中可能會產生落入區域極值的現象,在本文中使用BMP模糊類神經網路,藉著B-spline函數區間調整的特性,使系統作細微的調整。我們隨機建立初始的模糊評估法則,藉由循序搜尋單參數交配的實數基因演算法作為學習法則,並且由建立完整的自動學習機構來學習。我們使用實數基因演算法來解決二進制基因演算法在演化過程中,編碼解碼所造成複雜的運算。最後我們將它應用在離線調整,得到不錯的結果。
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    模糊類神經網路之函數近似使用基因演算法
    (2002-03-16) 鄭智元; 王偉彥; 許陳鑑
    本文中我們利用類神經網路的學習能力,建立一個擁有自動調整權重值的模糊推論系統。而基因演算法是一種族群搜尋策略的最佳化方法,所以我們使用基因演算法去搜尋模糊類神經網路中最佳的權重值w/sub i/來近似函數。然而基因演算法中最大的缺點在於搜尋到最佳值的速度太慢,因此在本文中提出新的交配運算方法並且探討其對搜尋結果之影響。