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dc.contributor.author黃國源en_US
dc.contributor.authorHUANG KOU-YUANen_US
dc.date.accessioned2014-12-13T10:29:19Z-
dc.date.available2014-12-13T10:29:19Z-
dc.date.issued2006en_US
dc.identifier.govdocNSC95-2221-E009-221zh_TW
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11536/89120-
dc.identifier.urihttps://www.grb.gov.tw/search/planDetail?id=1309330&docId=241941en_US
dc.description.abstract近年來,類神經網路的理論和應用之發展在國際上變得越來越重要。過去一年,我 們的計劃獲得國科會的支持,我們提出改良式的Hough transform network,能減少傳統 Hough transform 的龐大計算量與記憶體空間,並且有效的偵測出非傾斜地層的直接波的 直線圖型與反射波的雙曲線圖型。 今年,我們將延續上一年的計劃,將繼續研究及利用改良式的Hough transform network,此一network 包含gradient descent 的方法與競爭學習,並且強調於傾斜地層中 反射波的雙曲線圖型之偵測,在求得參數後,我們就可以計算出傾斜地層的傾斜角,除 此之外也將加入折射波的直線圖型之偵測。我們將提出一套完整的「震測圖形處理與辨 識系統」,針對單炸點震測圖,辨識直接波、反射波、與折射波,除了模擬的震測數據 (simulated seismic data)之外,我們也將應用到實際的震測數據(real seismic data),藉由這 一套系統偵測的結果,將有助於震測訊號的解釋與進一步之處理。zh_TW
dc.description.sponsorship行政院國家科學委員會zh_TW
dc.language.isozh_TWen_US
dc.subject類神經網路zh_TW
dc.subjectHough 轉換zh_TW
dc.subject震測圖型zh_TW
dc.subject競爭學習zh_TW
dc.titleHough 轉換之類神經網路於震測圖型之偵測(II)zh_TW
dc.titleHough Transform Neural Networks for the Detection of Seismic Patterns (II)en_US
dc.typePlanen_US
dc.contributor.department國立交通大學資訊工程學系(所)zh_TW
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