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國立中央大學 機械工程學系 鍾禎元所指導 蔡宜璋的 應用類神經網路與實驗設計法預測與優化射出成型試片之收縮率 （2021），提出導航王tm ptt關鍵因素是什麼，來自於收縮率、田口方法、反應曲面法、倒傳遞網路、遺傳演算法基底網路、徑向基函數網路。

而第二篇論文國立政治大學 地政學系 邱式鴻所指導 侯凱文的 應用手持式光達儀於市地地籍現況測量 （2020），提出因為有 地籍測量、現況測量、手持式光達儀、率定的重點而找出了 導航王tm ptt的解答。

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應用類神經網路與實驗設計法預測與優化射出成型試片之收縮率

為了解決導航王tm ptt的問題，作者蔡宜璋 這樣論述：

射出成型過程中的收縮是造成產品缺陷的原因之一，緣於高分子熔膠的流動特性使整個充填過程變得難以掌控，而溫度與壓力等參數的設定就是改善此問題的重點對策。傳統作法為透過經驗豐富的操作人員手動調整參數的方式，經過多次的試誤法(Trial and error)來找出適合的製程參數，除了仰賴操作員的經驗，也較缺乏嚴謹性與科學根據支撐。本研究利用模具型腔內的溫度與壓力感測器來監控成型時的熔膠狀態，將數據轉換成比容的形式來呈現成品品質，再透過實驗設計法結合類神經網路來預測並改善試片的成品品質，成品品質為體積收縮率與比容非均勻性的組合。實驗設計法使用田口方法與反應曲面法，類神經網路採用倒傳遞網路、遺傳演算法基

底網路與徑向基函數網路，並比較各模型間的預測能力。首先經由田口方法之訊噪比篩選出顯著因子，再利用顯著因子進行反應曲面法之全因子實驗，得到一組最佳化製程參數與比容預測值，最後利用類神經網路的模型來驗證結果。本研究透過實驗數據來建立製程參數與成品品質之模型，結果顯示，反應曲面法預測四組驗證範例之預測值與實驗值之平均驗證誤差為1.64%，且最佳化製程參數與中心點實驗相比改善了31.2%；倒傳遞網路預測值與實驗值之平均驗證誤差為5.49%；遺傳演算法基底網路預測值與實驗值之平均驗證誤差為8.42%；徑向基函數網路預測值與實驗值之平均驗證誤差為3.25%，顯示結合實驗設計法與類神經網路能有效的預測與改善

射出成型之非線性問題。

應用手持式光達儀於市地地籍現況測量

為了解決導航王tm ptt的問題，作者侯凱文 這樣論述：

現況測量於地籍測量作業主要利用測量之現況成果與圖解數化地籍圖經過套疊分析，解決地籍圖之圖地不符問題。現行地籍相關之現況測量多以全測站儀、衛星定位儀施測，但此方法耗費大量人力、時間成本，且無法測得大範圍現況資料；而光達儀器能夠在短時間獲取大量之三維點雲資料，具有高精度、高效率、可視覺化等優點，藉此辨識地物特徵並進而於內業執行現況測量，然而地面光達儀器於市地狹窄、蜿蜒巷弄之現況測量遭遇許多環境限制。本研究使用之手持式光達儀，為一種移動式測繪系統，其採用SLAM演算法進行定位，不需依賴GNSS資料，故可應用於都市地區中狹窄蜿蜒之巷弄環境。本研究首先藉由基於平面特徵之率定方式計算手持式光達儀之乘常數

與加常數兩個測距系統誤差參數，以提升手持式光達點雲精度；接著使用手持式光達儀於選定之試驗區進行現況資料蒐集，經點雲過濾與測距系統誤差參數改正後，利用VBS-RTK測得之地面控制點將現況點雲以剛體六參數轉換至TWD97地籍坐標系，並以人工數化方式產製現況成果圖。成果顯示手持式光達點雲數化之現況位置約97%與地測現況點誤差小於15公分，已足夠使用於圖解數化區之現況測量；經率定計算之測距系統誤差改正後，在不考慮改正前後誤差差值小於5毫米的資料下，約73%數化現況位置與地測現況點誤差相較改正前降低，顯示經測距系統誤差改正可進一步降低大部分手持式光達點雲之誤差；最後針對人工數化之現況線段與RANSAC自

動化擬合之現況線段進行比較分析，成果表明利用RANSAC可以由現況點雲中去除牆面附著物並擬合牆面位置，RANSAC擬合線段與人工數化線段垂直誤差約介於1至2公分，顯示兩種產製方式皆能獲得可靠現況位置，得以用於圖解數化區之現況線段產製。

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