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國立虎尾科技大學 工業管理系工業工程與管理碩士班 張俊郎所指導 莊芫欣的 心房顫動患者罹患缺血性中風之評估研究 （2017），提出mr16免變壓器關鍵因素是什麼，來自於心房顫動、缺血性中風、粒子群演算法、交叉熵演算法、基因邏輯斯迴歸演算法、倒傳遞類神經網路、支援向量機、案例式推理。

而第二篇論文國立臺灣科技大學 電機工程系 張宏展所指導 洪文忠的 具有載分接頭切換裝置變壓器之輔助控制器研製 （2016），提出因為有 變壓器、有載分接頭切換裝置、輔助控制器的重點而找出了 mr16免變壓器的解答。

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除了mr16免變壓器，大家也想知道這些：

心房顫動患者罹患缺血性中風之評估研究

為了解決mr16免變壓器的問題，作者莊芫欣 這樣論述：

腦中風是腦血管堵塞或破裂，造成腦細胞受到傷害而引發神經症狀。中風成因甚廣，約10-15%與心臟疾病直接相關。而心房顫動是臨床上最常見的一種心律不整，依盛行率調查，估計約2%的民眾曾經有過心房顫動的發生且心房顫動的病人發生腦中風的機會是正常人的五倍以上。故本研究利用台灣近年某醫療機構資料庫，心房顫動患者罹患缺血性中風之病歷資料做為研究對象，藉由蒐集相關文獻及與專業醫師訪談挑選出影響缺血性中風之因子變數，利用粒子群演算法、交叉熵演算法及基因邏輯斯迴歸演算法分別結合倒傳遞類神經網路、支援向量機建構心房顫動患者罹患缺血性中風的六種預測模型；再利用三種演算法之權重值導入案例式推理技術建立心房顫動患者罹

患缺血性中風評估系統。研究結果顯示，預測模型方面，模型間存在顯著差異，其中以粒子群演算法結合的兩種模型最佳，平均準確率及平均ROC曲線下面積皆有88%及0.85以上；評估系統方面，三種演算法之間無顯著差異，皆適合做為評估系統之權重值，平均準確率及平均ROC曲線下面積皆有85%與0.80以上。本研究建構之預測模型及評估系統，能提供醫療機構與相關醫療人員做為輔助診斷與評估之參考依據，從預防醫學之角度對於早期發現疾病以避免醫療資源的耗用上，將會有所助益。

具有載分接頭切換裝置變壓器之輔助控制器研製

為了解決mr16免變壓器的問題，作者洪文忠 這樣論述：

有鑒於某電力公司使用之具有載分接頭切換裝置(On-Load-Tap-Changer, OLTC)電力變壓器發生多起電壓控制異常，造成系統電壓過高或過低之事故。檢討分析發現，該類事故發生之原因與其OLTC控制系統有莫大之關聯，如何避免上述事故發生與有效改善目前OLTC控制系統上的弱點是為本研究論文之目的。研究方法首先收集以往發生變壓器電壓控制異常代表性案例，詳細探究原因與深入了解OLTC運轉控制方式之後，提出於目前OLTC控制系統中增加「輔助控制器」概念，利用簡單的CTIV監控法則，即取樣動作次數(C)、動作時間(T)、動作電流(I)與動作電壓(V)四項電氣訊號來正確監控OLTC運作，達到改善

目前OLTC控制系統弱點與避免電壓控制異常事故發生之目的。另外「輔助控制器」的設計已捨棄目前EM電路方式，應用工業界已十分成熟及人性化之PLC、PM與MMI介面為主要單元製作完成。最後經過實驗室模擬測試以及二處變電所實地試驗成功，證明研製之「輔助控制器」確實能達到提升變壓器穩定供電與運轉安全之目的。

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