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長短期記憶深度學習類神經網路於預測電離層垂直總電子含量之應用

為了解決regressive中文的問題，作者田凱元 這樣論述：

隨著行動裝置的普及與科技的快速發展，使用者對於全球衛星定位系統(Global Positioning System, GPS)之定位精度要求也日趨提升，對於目前使用普及之單頻衛星訊號接收機而言，電離層誤差為影響定位效果最重要的誤差項之一，故使用準確且即時的垂直總電子含量(vertical total electron content, VTEC)計算電離層誤差尤為重要。 本研究使用類神經網路預測的方法以期求得準確之VTEC數值，首先試驗了陽明山地區與北京地區之VTEC、太陽黑子數、F10.7參數、ap指數、Dst指數以及行星際磁場南向分量等組成之較佳輸入參數組合，發現具不同電離層結構之

兩地區其較佳輸入參數組合亦會不盡相同。本研究亦比較了單向LSTM最後輸出模型、單向LSTM序列輸出模型、雙向LSTM最後輸出模型、雙向LSTM序列輸出模型以及BPNN模型之VTEC預測效能，發現雙向LSTM序列輸出模型具有最佳之預測表現，最後將陽明山地區和北京地區之雙向LSTM序列輸出模型與傳統BPNN模型、C1PG一日預測電離層地圖、IRI-2016模型進行預測效能比較，並使用CODG電離層地圖當作參考標準，於2016年測試資料發現雙向LSTM序列輸出模型之預測表現最佳。 為檢驗預測結果之效能，本研究之定位實驗先計算出陽明山測站天頂穿刺點位置類神經網路預測值與C1PG於相同穿刺點位置預

測值之偏差值，再於C1PG電離層地圖各衛星穿刺點位置同加上此一偏差值，代入定位演算法進行定位後，於平面定位有明顯的精度改善效果。

夢境圖記-陳雅君藝術創作論述

為了解決regressive中文的問題，作者陳雅君 這樣論述：

本論文是以自我生命事件所產生的恐怖夢境為靈感，進行自我探索與藝術實驗的創作研究。自我探索部分是藉由奧地利心理學家卡爾・榮格（Carl Gustav Jung, 1875-1961）從精神醫學角度所提出夢境與潛意識中的強大動力關係；以及親身經歷的危機可能導致心理能量產生不平衡及波動，來探索如何經由意識（自我）與潛意識（本我）的調節，令個體趨向「自性」完整與藉此「個體化」的歷程。本探索發現認識自我生命中的失落和創傷這股「倒退」的力量，對個人生命有著重新詮釋和整合的積極意義。藝術創作部份是依據俄羅斯畫家瓦西里・康丁斯基（Wassilly Kandinsky, 1866-1944）於「物質」世界中「

精神性」之詮釋來作為內在感知與外在媒材、形式的關聯性參照，並以織物的多層次與連結特性，創造出自我探索、情感連結與心理治療可能的藝術形式。本創作期望能藉由結合精神層面的藝術表達方式，啟發與我有相同經驗的失落者，重新開展生命之可能。關鍵詞：釋夢、個體化、精神性