資訊工程學系

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本系前身「資訊教育學系」成立於民國七十四年,首先招收大學部學生,民國九十年成立資訊工程研究所碩士班,而後於民國九十五年進行系、所調整合併為「資訊工程學系」;並於九十六年成立博士班。本系目前每年約招收大學部四十餘人,碩士班六十餘人,博士班約五人,截至民國一百零四年十一月止,總計現有大學部一百九十多人,碩士班一百二十多人,博士班二十三人,合計學生人數約為三百三十多位。

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    以非監督式類神經網路實現高維度平行計算之主成分分析的硬體架構實現
    (2011) 林坤宏; Kun-Hong Lin
    本論文針對主成分分析(Principle Components Analysis, PCA)提出一個以Generalized Hebbian Algorithm (GHA)為基礎的高維度平行計算之硬體架構。 我們希望利用硬體的特性來達到平行計算能力,進而加速運算效能,同時希望透過擷取高維度的特徵向量來取得較好的分類成功率,在突觸權重向量更新單元,將原本m筆的資料切割成b等分,重複利用q份硬體電路來運算b次,即m=q×b,m指的是訓練資料的維度,b指的是我們將資料切割成幾等分,q指的是每一等分的資料量,如此一來就可達到硬體共享的機制,也將記憶單元共享給不同的計算元件使用,因此可以降低面積成本(Area Cost),也能實現較高維度的硬體架構。 我們將硬體電路實作在可程式化系統晶片(System on a Programmable Chip,SOPC)的平台中,並且利用此平台來測試與驗證實驗數據,根據實驗結果來證明我們所提出的硬體架構,是具有較好的分類成功率及較低的硬體資源消耗,也與軟體做時間測量比較,來驗證硬體的加速效能。
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    棘波分類系統 軟體實作之研究
    (2015) 吳承祐; Wu, Cheng-You
    本論文針對快速棘波分類設計了一套專用的軟體系統。本論文採用Generalized Hebbian Algorithm (GHA)來擷取棘波的特徵值,搭配Fuzzy C-Means(FCM)演算法將擷取到的棘波特徵值進行分類。GHA演算法可高速計算主成分特徵值供後續分群演算法進行運算,同時利用FCM演算法對於初始質心選取好壞不敏感的特性可獲得較佳的分類結果。本軟體系統的開發是以Matlab為基礎,並利用開發套件強大的圖形顯示功能以利棘波分類之效能評估及觀察。