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    題名: 以六種資料探勘方法分析影響集集大地震引起山崩之重要因子
    作者: 葉怡成
    Yeh, I-Cheng
    貢獻者: 資訊管理學系
    Information Management
    關鍵詞: 類神經網路;分類樹;資料探勘;判別分析;最近鄰法;山崩;邏輯迴歸;貝氏分類器
    Artificial;networks;classification;mining;discriminant;regression;naïve;classifier
    日期: 2007
    上傳時間: 2014-06-27 01:47:28 (UTC+8)
    摘要: 台灣經濟迅速發展,對土地資源的需求必然迫切。然而平地開發已日趨飽和階段,山坡地開發變成土地利用的趨勢。由於山坡地的開發不當,容易造成土石鬆動、破壞水土保持。台灣經過921集集大地震後,獲得大量的山區山崩資料。本研究利用六種資料探勘方法,包括邏輯迴歸、判別分析、類神經網路、最近鄰法、貝氏分類器、分類樹,探討影響地震引起山崩的重要因子。結果發現,這六種資料探勘方法可以獲得相似的重要因子。
    Because of the fast economic development in Taiwan, the demands for land resource are urgent. However, development of the lower plain area in Taiwan has reached its saturation; therefore, development of mountain area has become an obvious trend. When the
    顯示於類別:[資訊管理學系] 期刊論文

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