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模鑄式變壓器缺點的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦陳平寫的 環氧樹脂及其應用 可以從中找到所需的評價。
朝陽科技大學 資訊工程系 洪士程所指導 李琦勝的 使用模糊群集決策樹於模鑄型變壓器的異常檢測 （2021），提出模鑄式變壓器缺點關鍵因素是什麼，來自於模鑄型變壓器、局部放電、決策樹、模糊群集、層次聚類。
而第二篇論文國立臺北科技大學 電機工程系所 陳昭榮所指導 楊麒永的 應用類神經網路於不斷電系統電容老化診斷之研究 （2016），提出因為有 類神經網路、諧波、電容器、不斷電系統、資料中心的重點而找出了 模鑄式變壓器缺點的解答。
環氧樹脂及其應用
為了解決模鑄式變壓器缺點 的問題，作者陳平 這樣論述：
在系統介紹環氧樹脂、固化劑、促進劑的製造及基本性能，環氧樹脂的輔料和改性，環氧樹脂的分析與表徵，環氧樹脂的固化反應，環氧樹脂的加工流變學等基本理論的基礎上，對其在膠黏劑、澆注料、塗料、複合材料、泡沫塑料、齒科材料等方面的應用進行了全面的論述。 《環氧樹脂及其應用》內容豐富，既有理論深度，又具有較強的實用性。《環氧樹脂及其應用》可供從事環氧樹脂科研、生產、應用領域的技術人員參考和閱讀。
使用模糊群集決策樹於模鑄型變壓器的異常檢測
為了解決模鑄式變壓器缺點 的問題，作者李琦勝 這樣論述：
模鑄型變壓器的故障不僅會降低電力系統的可靠性，而且對電能質量也有很大影響。高壓電氣設備的環氧樹脂絕緣子中發生的局部放電（Partial Discharges, PD）會對絕緣產生有害影響逐步侵蝕絕緣介質，並可能導致電力系統停電。 PD的模式識別是提高高壓電氣設備可靠性的一個工具。在本篇論文中，提出了一種模糊邏輯聚類決策樹(Fuzzy Clustering Decision Tree, FCDT)來判斷模鑄型變壓器異常的局部放電缺陷。FCDT將層次聚類與決策樹整合在一起。層次聚類是使用最接近的樣本群集，一層一層擴大，再決定要分割成多少群組，是使用決策樹進行分類的預處理階段。本文提出的算法能夠採
用FCDT對模鑄型變壓器的異常 PD 進行分類，並將整個數據集依層次聚類劃分為一些分割屬性，並通過決策樹對每個分割屬性的模式進行分類，最終FCDT的分類結果與See5和CART進行分析比較，在分類準確度上FCDT的表現比CART和See5佳。
應用類神經網路於不斷電系統電容老化診斷之研究
為了解決模鑄式變壓器缺點 的問題，作者楊麒永 這樣論述：
不斷電系統為資料中心極為關鍵之設備，資料中心在追求高可靠度的原則下，關鍵設備的故障停機對可靠度的維持有著相對風險存在，不斷電系統內部電路複雜，任何元件失效皆可能造成該設備運作中斷。如何維持不斷電系統正常運作不中斷將是工程師們應探討的問題。本論文以不斷電系統內部交流電容器元件老化失效之診斷作為研究標的，目前電容器更換皆以建議週期作為依據，若以電容器老化失效作為更換準則，則需不斷電系統停機並拆卸電容器組直接儀器量測，如此將造成設備停機過久有可靠度維持的風險。因此本研究以電力諧波監測之方法，應用類神經網路對非線性、複雜失效分析及曲線擬合等問題，有著卓越的求解能力之優點。經重複不斷的試誤訓練與測試，
研究結果符合預期誤差值百分之二點五範圍內，以電力諧波之監測應用類神經網路分析，可為電容器老化失效之診斷。不斷電系統無需停機下，可預測電容器老化之狀態為本研究之貢獻。