Browsing by Author "陳原本"

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    以專利挖掘、隨機森林與多屬性決策分析探勘自駕車技術
    (2022) 陳原本; CHEN, Yuan-Pen
    汽車產業將迎來具有顛覆性的變革，其中自動駕駛為主要趨勢。專利揭露新型技術之細節，為探索自動駕駛的技術發展，專利挖掘為最有效的方式。雖然多有學者專家探勘各種專利，但少有研究探索專利技術之影響關係，自駕車技術彼此之影響關係更少。因此，本文研究擬定義挖掘自駕車專利之分析架構，跨越此論文之缺口。首先，本研究依據美國專利資料庫中挖掘之自駕車專利，使用隱含狄利克雷分佈（Latent Dirichlet allocation，LDA）探勘主題，其次，對每一專利，導入隨機森林（Random Forest，RF）演算法，計算每一專利主題對應於其他主題的特徵重要性，之後，將特徵重要矩陣導入決策實驗室分析法（Decision Making Trial and Evaluation Laboratory，DEMATEL），作為初始影響矩陣。最後，以基於決策實驗室之網路流程法（DEMATEL based Analytic Network Process，DANP）推衍每一主題之權重。為探勘自駕車技術，本研究首先自美國專利局下載 26249 件與自駕車相關的專利，並以 LDA 法擷取 30 個主題後，透過群落分析，歸納九大類自動駕駛技術，並由隨機森林與 DANP 法，得知車輛控制系統為影響自動駕駛技術的最關鍵因素，其次為機器視覺與無線通訊，而道路與車輛安全是自駕車技術的基本要求。本分析結果能用來作為未來自駕車公司發展核心能耐的基礎。本研究透過驗證完善之分析架構，能成為傳統汽車公司或科技公司挖掘專利，訂定研發策略之依據。