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應用於接收信號強度定位之結合改良加權圓式與基因演算法

為了解決China cargo tracking的問題，作者黃國瑋 這樣論述：

隨著人們生活的進步需求也越來越多元，為了解決生活中所遇到的不方便，因此利用快速發展的科技來達成。舉例來說，智慧物聯網(IoT)的興起就是個例子，不管是居家安全、貨物追蹤或是穿戴式裝置等等，都是為了增加生活中的便利性而出現。而在這些應用之中，對人或物品的位置資訊尤為重要，在居家安全中就需要獲取家中長輩的位置資訊，以便在意外發生時能夠及時發現，另外，在貨物追蹤中需要持續追蹤貨物位置以便於了解其動向。因此，對於一個擁有高準確度、低功耗、低成本以及方便布建等特質的定位方式就顯得非常重要。 在考量應用場域及需求後，本論文將使用接收信號強度指標(RSSI)來進行室內外定位，其優點有低成本、

低功耗以及獲取難度低等，符合大部分的需求。但礙於容易受到環境和不同裝置之間的干擾，進而影響定位結果，所以還需透過後續不同的定位演算法去修正其中的雜訊，以增加其定位準確性。而本論文提出了一種結合改良加權圓式(IWCA)以及群體共生基因演算法(PGBS-GA)的定位演算法，前者的優勢在於運算時間短，於低雜訊情況時能夠有高準確度的表現，但缺點是在高雜訊情況時其準確度會大大降低，而後者雖然運算時間較長、可在高雜訊情況時能夠有著相對穩定與準確的定位結果。因此，透過適當的選擇準則將兩者之間的優點去做結合，以適應多變的環境，無論環境雜訊之高低，都能夠有著不錯的準確度表現。 本論文使用pytho

n程式進行所提之定位演算法模擬與開發，在總面積為480000 m^2的場域中有8個接收錨結點，對每個接收到的RSSI值都加入不同的雜訊進行定位，從最終的模擬結果可以看到，兩種演算法之間的優點都有表現出來，在雜訊均值-10 dbm至4 dbm/標準差5 dbm以內時，平均距離誤差表現穩定且優良，來到了65.72 m。對比只使用改良加權圓式的平均誤差137.72 m與只使用基因演算法的平均誤差78.68 m，結合後的定位演算法表現確實最為優異。在實驗部分，本論文採用LoRa無線通訊模組結合Arduino開發版來進行實際定位的場域佈建，在實驗面積約為75000 m^2的場地中進行定位，其中擷取五十組

定位資料後，再代入選擇法中進行運算，可以看到平均誤差為24.66 m，且基本上都成功選擇到最佳的定位演算法。

推薦機制對於網購消費者購買意願影響之研究：以網路服裝產業為例

為了解決China cargo tracking的問題，作者王君慈 這樣論述：

由於COVID-19新冠肺炎病毒危機席捲全球，影響了我們生活的方方面面。本研究旨在通過提升推薦平台的信息質量，客觀地探討在線購物者在各在線電子商務平台的服裝行業參與以及購買意願的增長情況。本研究的目的是實證研究在 COVID-19 大流行下社交媒體服裝廣告中的在線消費者如何影響購買意願,對線上顧客的消費行為的了解是對於電商來說一直是必不可少的，因為它有助於獲取市場佔比率並培養線上消費者的忠誠度。營銷的有效性在很大程度上取決於將相關廣告定向到​​適當的接收者。大流行病毒引起了許多變化，並影響了世界上人們的生活。這種行為最顯著的變化之一是在線購買產品的轉變，這種轉變比前幾年猛增。然而 COVID

-19 影響了服裝購買行為,消費者避免去實體店嘗試新款式的產品；因此，消費者認為在線購買新產品是避免感染病毒的有效方法。如今，廣告質量對於在電子忠誠度之間建立強大的客戶信任聯繫至關重要。