應用類神經網路探討台灣訓練品質系統（TTQS）推動績效評估之研究

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題名:	應用類神經網路探討台灣訓練品質系統（TTQS）推動績效評估之研究
作者:	許世葦林文燦
貢獻者:	工業工程與管理系
關鍵詞:	K-means 臺灣訓練品質系統因素分析特徵選取倒傳遞類神經網路自我組織映射圖
日期:	2011
上傳時間:	2013-08-14 14:10:54 (UTC+8)
出版者:	台中;國立勤益科技大學
摘要:	本研究主要以行政院勞工委員會職業訓練局擬訂訓練品質規範（Taiwan Train Quali System, TTQS），並據此針對TTQS評核資料庫做為研究基礎，首先，從變異數分析（ANOVA）所獲得之結果可得知在「評核結果」為較具顯著差異性之項目，並以此作為研究分析目標（變數）之選定，進而僅挑選有效特徵變數，並移除與問題相關性較低的特徵後，以有效改善分類結果的正確率；透過區別分析在白金牌、金牌、銀牌、銅牌、門檻各群體間，探討出在不同等級群體間，最具區別能力的評核指標項目與評估各評等級分群之命中率；而為了提升於倒傳遞類神經網路（Back-Propagation Network, BPN）之預測、學習正確率，因此，分別以「因素分析（Discriminant Analysis）」與「特徵選取（Feature Selection）」進行檢驗「評核結果」對「評核指標項目」之重要性程度，在前者則以主成份分析檢視應萃取之成份因子數，後者則以「評核結果」為目標，檢視「評核指標項目」對於「評核結果」較具有重要特徵之項目進行選取；為確認於「因素分析」、「特徵選取」之評核指標選取工具分析後，運用「相關分析（Correlation Analysis）」之特性，進行分析以不同工具所擷取之評核指標項目間的差異程度，以及評核指標項目之間是否存在相關性；再以資料探勘技術中的倒傳遞類神經網路分類技術，評估TTQS資料庫之最佳網路架構及績效，最後，利用兩階段分群法為「自我組織映射圖（Self-Organizing Maps, SOM）及K-means」進行驗證性的比較，驗證比較各評等級分群結果之一致性，期望藉由本研究找出影響組織推行TTQS成效之相關因素，以提昇人力資源培訓與有效策略。
顯示於類別:	[工業工程與管理系(所)] 【工業工程與管理系所】博碩士論文

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