Hough轉換之類神經網路於震測圖型之偵測

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.author	黃國源	en_US
dc.contributor.author	HUANG KOU-YUAN	en_US
dc.date.accessioned	2014-12-13T10:30:28Z	-
dc.date.available	2014-12-13T10:30:28Z	-
dc.date.issued	2005	en_US
dc.identifier.govdoc	NSC94-2213-E009-133	zh_TW
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11536/90262	-
dc.identifier.uri	https://www.grb.gov.tw/search/planDetail?id=1136964&docId=217309	en_US
dc.description.abstract	類神經網路的理論及應用之研究，近年來在國際上是愈來愈重要，應用範圍也相當的廣泛。我們提出利用Hough 轉換的類神經網路的競爭學習法則，完成決定直線與雙曲線，此一方法將可減少傳統的Hough 轉換的龐大計算量與記憶體空間，而所決定的直線與雙曲線的參數將更精確，進而應用到單炸點震測圖，辨識直接波與反射波，偵測的結果將有助於震測訊號的進一步處理與解釋。	zh_TW
dc.description.sponsorship	行政院國家科學委員會	zh_TW
dc.language.iso	zh_TW	en_US
dc.subject	類神經網路	zh_TW
dc.subject	Hough 轉換	zh_TW
dc.subject	震測圖型	zh_TW
dc.subject	競爭學習	zh_TW
dc.title	Hough轉換之類神經網路於震測圖型之偵測	zh_TW
dc.title	Hough Transform Neural Networks for the Detection of Seismic Patterns	en_US
dc.type	Plan	en_US
dc.contributor.department	國立交通大學資訊科學學系(所)	zh_TW
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