Hough 轉換之類神經網路於震測圖型之偵測(II)

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。