研究主題

        主要研究人工智慧技術、資料探勘、知識整合機制與網路技術等,並進行應用資訊系統的開發。

        近幾年來,我們對於人工智慧、軟式計算、資料探勘與本體知識相關技術的研究已有豐富成果,其中對於類神經網路 (Neural Network)、模糊理論 (Fuzzy Theory)及遺傳演算法 (Genetic Algorithm) 及本體論 (Ontology) 等研究主題。除了理論方法上的創新與改進之外,並成功地將之應用於工作排程、腦瘤診斷、遊戲樹、網際網路及供應鏈管理等實際問題,且已發表三百二十篇期刊論文及五百六十八篇會議論文。我們也執行過多個與上述領域方面相關的國科會計畫,獲得相當不錯之經驗和成果。

理論方面

  • 平行機器學習
  • 雜訊處理下之機器學習
  • 模糊資料分析
  • 遺傳演算法之自動運算子調整
  • 遺傳演算法之知識整合
  • 漸進式資料挖掘
  • 數量型資料挖掘
  • 物件導向資料倉儲
  • 類神經網路
  • 資料探勘精簡表示法

應用方面

  • 模糊工作排程
  • 腦瘤診斷系統
  • 遺傳遊戲樹
  • 網際網路資料探勘
  • 網際網路應用系統
  • 本體知識於供應鏈管理之應用
  • 隱私防護資料探勘