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abs感知器故障的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦趙志勇,楊成宗 寫的 汽車煞車系統ABS理論與實際(第三版) 和周曉飛的 汽車維修技能全程圖解都 可以從中找到所需的評價。
另外網站四個燈...五燈獎早就停播了啦，多個警示燈亮起別慌張也說明：HYUNDAI SANTA FE IX45. 常見通病——輪速感知器. 儀表板亮燈除了引擎故障燈外還有三個警示燈，分別為：. ABS 防鎖死煞車系統燈亮.
這兩本書分別來自全華圖書 和楓葉社文化所出版 。
國立中央大學 資訊管理學系 蔡志豐所指導 黄玟榛的 深度學習技術於類別不平衡問題之應用 （2020），提出abs感知器故障關鍵因素是什麼，來自於類別不平衡、資料探勘、機器學習、深度學習、增加少數法。
而第二篇論文崑山科技大學 機械工程研究所 鄒忠全所指導 王新義的 運用失效模式與效應分析(FMEA)進行車輛煞車系統之故障診斷 （2018），提出因為有 失效模式與效應分析、失效樹、特性要因圖、故障診斷、風險優先指數的重點而找出了 abs感知器故障的解答。
最後網站[問題] golf 7 故障警示（會消失)還能開嗎- 看板car則補充：推WANGSH: 不是輪速感應器就是可能電瓶快掛了 09/19 17:12. → alex00089: 電腦？ ... 推Transposon: 我猜是ABS感知器故障，原廠換要幾千 09/19 18:28.
汽車煞車系統ABS理論與實際(第三版)
為了解決abs感知器故障 的問題，作者趙志勇,楊成宗 這樣論述：
本書兩位作者多年來在教育界教授汽車課程，也寫過不少汽車書籍，對汽車自是非常瞭解。他們將多年教授汽車相關課程所累積的理論基礎，以及將自己修護汽車的經驗，以有條理、系統的方式編整成書呈獻給汽車業界的朋友。文中收集各廠家ABS系統的檢修資料，提供讀者近代汽車ABS在控制系統與檢修儀器方面的資訊，並研討各廠家的檢修策略。相信在現今理論與實務並重的學習趨勢下，可讓讀者在學習ABS系統時有更明確的方向。 本書特色 1.本書分為理論與實務兩個部分，能依照讀者的需求提供參考。 2.文中詳細介紹ABS作動原理及收集各大廠ABS系統的檢修資料，使讀者學習的知識能應用在實際的檢修上。
3.圖片標示清楚，增加學習的效率。 4.本書適合各大學、科大汽車科相關科系學生、在職技術人員及對ABS系統有興趣之人士研讀。
深度學習技術於類別不平衡問題之應用
為了解決abs感知器故障 的問題，作者黄玟榛 這樣論述：
在資料探勘領域中，如何針對有類別不平衡問題（Class imbalance problem）的資料集進行有效的分類一直是一個非常重要的議題，類別不平衡問題指的是當資料集某一類別樣本數量遠大於另一類別的樣本數量時，會導致在建立模型時，資料的偏態分布造成模型會傾向於將小類資料（Minority class）誤判為大類資料（Majority class），使得小類資料經常被忽略。由於類別不平衡問題經常存在於許多實際應用上，如故障診斷（Fault diagnosis）、醫學診斷（Medical diagnosis）、盜刷偵測（Fraud detection）等等，因此近十年來，有許多學者致力於研究處
理類別不平衡問題的方法。在過往文獻中，類別不平衡的處理方法大致分為三種層面，包含演算法層面、資料層面以及成本敏感法等，而以往資料層面相關文獻當中，大多為使用資料前處理方式搭配機器學習技術所建構的分類器來處理類別不平衡問題。而隨著近年來深度學習技術的普及，為資料探勘研究帶來了新的可能性，然而，目前卻鮮少有人嘗試使用深度學習技術所建構之分類器應用在類別不平衡資料集中，因此本論文欲使用深度學習技術所建構之分類器，搭配資料前處理的 SMOTE 方法（Synthetic minority over-sampling technique）來處理類別不平衡問題，以探討深度學習技術所建構之分類器效果是否能夠優
於傳統機器學習技術所建構之分類器。本研究使用 44 個來自 KEEL 網站上的二元類別不平衡資料集，以及 8 個 NASA 資料集。首先進行資料的前處理，並搭配兩種深度學習模型（D-MLP、DBN）進行訓練以及測試，計算出 AUC 結果後與過往文獻之方法進行正確率比較。從本實驗結果而言，整體來說使用資料層級方法搭配深度學習分類器 D-MLP 和DBN 效果會比機器學習技術所建構之分類器效能較佳，若將資料集區分為高低類別不平衡資料集時，在高類別不平衡比率的情況下，DBN 會擁有更佳的表現，若不考慮類別不平衡比率，則是 D-MLP 擁有整體較佳的表現。
汽車維修技能全程圖解
為了解決abs感知器故障 的問題，作者周曉飛 這樣論述：
～完全圖解汽車維修技能～ 熟悉汽車基本架構→了解汽修常識→符合新時期汽修工作需要與資訊 帶你先入門，後入行！ 《汽車維修技能全程圖解》以圖解的方式系統地介紹六大章節： ．第一部分主要介紹汽車組成與維修基礎； ．第二部分描述汽車不同引擎系統與維修； ．第三部分介紹汽車離合器與變速箱的原理與維修； ．第四部分介紹汽車自動變速箱結構、原理與維修； ．第五部分介紹車身電器系統、原理與維修； ．第六部分介紹懸吊、轉向、煞車等底盤系統。 本書將基本理論與維修實際應用相結合。 以實際維修應用為宗旨， 以短期提升實際技能為突出目標， 適於汽車維修人員閱
讀， 同時也可以作為相關企業的培訓用書和專業院校師生的參考用書。 本書特色 ◎圖片搭配詳盡圖解，全面分析汽車組成及維修原理。 ◎按照汽車結構與維修特點分6篇章編寫，表格清晰分析原理差異 ◎由大安高工資深教師黃國淵審校，可供專業培訓使用，同時利於一般汽車愛好者自學。
運用失效模式與效應分析(FMEA)進行車輛煞車系統之故障診斷
為了解決abs感知器故障 的問題，作者王新義 這樣論述：
汽車工業科技的快速發展中，汽車制動煞車系統一直是行車安全中最重要的部份，為了防範煞車潛在失效問題的發生，本研究將真空液壓煞車與電腦控制防鎖死(Anti-lock braking system, ABS)煞車，區分為三大子系統進行失效模式分析，透過事先分析、預防、檢討及改進的方法，來防止失效問題重複的發生。 失效模式與效應分析(Failure Mode and Effects Analysis, FMEA)能有效分析出潛在失效模式與系統發生故障所造成的影響後果，並找出失效的根本原因。本研究主要是利用失效樹的因果關係分析法和特性要因圖的學術理論與車輛維修實務經驗相結合，進行煞車系統
故障診斷。能夠在分析各個煞車失效之嚴重度、發生度及偵測度的過程中，發現可能之潛在失效(故障)原因。依據本文研究分析結果，在真空液壓ABS煞車系統中，整理出15個潛在失效問題，經運用FMEA失效模式與效應分析結果，得到失效風險優先指數(Risk Priority Number, RPN)，進行相對應的改善措施與維修方案，以降低煞車故障的風險。