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東海大學 工業工程與經營資訊學系 林國平所指導 孫筠雲的 應用模糊區間於最大指數加權移動平均管制圖 （2021），提出7075鋁合金價格關鍵因素是什麼，來自於最大指數加權移動平均、模糊理論、模糊區間、廣義迴歸類神經網路。

而第二篇論文華梵大學 智慧生活科技學系碩士班 張志平所指導 蕭博仁的 應用機器學習於金屬銲接參數最佳化 （2020），提出因為有 惰性氣體鎢極電弧銲、機器學習、支援向量迴歸、類神經網路、隨機森林的重點而找出了 7075鋁合金價格的解答。

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除了7075鋁合金價格，大家也想知道這些：

應用模糊區間於最大指數加權移動平均管制圖

為了解決7075鋁合金價格的問題，作者孫筠雲 這樣論述：

管制圖經常應用在生產製造現場，最大指數加權移動平均管制圖(Max-EWMA)可以監控製程平均及變異數，是一個可以藉由降低製程變異以提高製程能力的方法，可以從中觀察到製程是否位於管制界限內穩定生產，持續產出在水準內的產品。由EWMA發展而成的Max-EWMA管制圖，Max-EWMA管制圖能夠同時監控製程平均數與變異數，由兩個EWMA管制圖最大絕對值結合而成。本研究加入模糊區間模擬非精確值的條件下的結果，使用不同大小區間、模糊區間左右偏移，研究Max-EWMA在遭遇這種情況下，是否也能發揮同樣的效力，為製程的管制提供靈敏的標準。在Max-EWMA模型中，資料權重係數與標準差係數越大，解模糊後擁有

越靈敏的UCL標準。越大的期望值係數與變異數係數之模糊區間，解模糊後擁有越靈敏的UCL標準。左偏移條件下，不同大小的期望值係數與變異數係數模糊區間，相較右偏移區間，整體皆有更明顯的向下偏移，其中大區間擁有最明顯的偏移，表示大區間擁有為靈敏的UCL。越大的期望值係數與變異數係數組合、越大的期望值係數與變異數係數模糊區間及左偏移，具有最靈敏的UCL條件。

應用機器學習於金屬銲接參數最佳化

為了解決7075鋁合金價格的問題，作者蕭博仁 這樣論述：

金屬銲接廣泛的應用於機械製造、汽車、航太領域等。一般都是依靠銲接師傅的經驗，造成銲接品質參差不齊與不易傳承，且未考慮多重品質特性。因此，本研究運用機器學習做預測，來解決金屬銲接多重品質特性的問題，提高整體銲接強度。本研究探討應用機器學習於金屬銲接最佳化，收集金屬銲接實驗數據後選擇銲接參數為銲接電流、銲接移行速度、氬氣流量、鎢棒工作間隙與鎢棒凸出量，透過S/N比、TOPSIS、機器學習中的類神經網路、支援向量迴歸、隨機森林、線性迴歸建立模型，藉由均方根誤差（RMSE）比較找出最佳模型，再利用完全排列組合，找出金屬銲接最佳化參數水準組合。研究結果顯示最佳模型為隨機森林，金屬最佳參數水準組合為銲接

電流 150A、銲接移行速度 、銲接移行速度 、銲接移行速度 10 cm/min、氬氣流量 氬氣流量 15 l/min、鎢棒 工作間隙 5 mm、鎢棒凸出量 、鎢棒凸出量 、鎢棒凸出量 3 mm。

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