發展非監督機器學習演算法評估資料包絡分析的效率;Developing an Unsupervised Machine Learning Algorithm to Evaluate the Efficiency of Data Envelopment Analysis

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題名:	發展非監督機器學習演算法評估資料包絡分析的效率;Developing an Unsupervised Machine Learning Algorithm to Evaluate the Efficiency of Data Envelopment Analysis
作者:	張東生
貢獻者:	國立中央大學企業管理學系
關鍵詞:	資料包絡分析;非監督式機器學習;非凌駕的決策單位;效率分群;多目標優化;Data Envelopment Analysis (DEA);unsupervised machine learning;non-dominated decision-making units;efficiency clustering;multi-objective optimization
日期:	2024-09-27
上傳時間:	2024-09-30 15:51:48 (UTC+8)
出版者:	國家科學及技術委員會(本會)
摘要:	本計劃嘗試提出非監督式機器學習方法計算資料包絡分析的效率值，藉由KMEANS效率分群、多目標優化非凌駕的決策單位、找出被凌駕決策單位的參考標竿。研究結果準確度驗證將和資料包絡分析方法計算結果進行統計檢定。
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[企業管理學系] 研究計畫

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