| 摘要 |
本发明提出一种智慧型热导管散热评估之方法，不须经由复杂的数理计算方式去推导热导管参数输入、输出关系，而是先将热导管6项属性向量作为6个输入向量分别对应于1种输出向量，以类神经网路(Artificial Neural Networks)里的经验训练方法来预测热导管的散热效率；该方法是先建立一类神经网路，然后以倒传递网路(Back Propagation neural network)方式，将神经网路初始化，再藉由学样本之输入与输出向量，在学过程中将权重值做最佳化之调整，使其神经网路之输出值与样本实际输出值的误差值减到最小，达到预测之目的；利用此系统所提供的资料及测得数据作为基础，再将输出参数的变数带入模型中，进而求得热导管散热效率之预测。该模型内设有学样本资料库与神经网路作为智慧型热导管散热评估之方法。 |
