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dc.contributor.author張君華en_US
dc.contributor.author黃國源en_US
dc.date.accessioned2014-12-12T02:27:52Z-
dc.date.available2014-12-12T02:27:52Z-
dc.date.issued2001en_US
dc.identifier.urihttp://140.113.39.130/cdrfb3/record/nctu/#NT900394079en_US
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11536/68606-
dc.description.abstract我們運用蜂巢式類神經網路(Cellular neural network)於震測水平連接(Seismic Horizon Linking)及圖型識別(Pattern Recognition).在震測水平連接方面,我們經由建構數種不同的條件,以其形成的能量方程式和蜂巢式類神經網路之能量方程式做比較,完成網路訓練的過程(Training Process),然後我們利用這完成訓練的網路來處理震測水平連接的問題.在圖型識別的方面,我們將蜂巢式類神經網路設計成聯想記憶體(Associative Memory),然後再用它來辨識圖型.我們針對二值的圖型(Bipolar pattern)做分類辨識的運用.在我們的實驗中,不論震測水平連接或圖型識別,均有良好的實驗結果.zh_TW
dc.language.isozh_TWen_US
dc.subject蜂巢式類神經網路zh_TW
dc.subject震測水平連接zh_TW
dc.subject圖型識別zh_TW
dc.title蜂巢式類神經網路於震測水平連接及圖型識別zh_TW
dc.titleCellular Neural Networks For Seismic Horizon Linking And Pattern Recognitionen_US
dc.typeThesisen_US
dc.contributor.department資訊科學與工程研究所zh_TW
顯示於類別:畢業論文