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dc.contributor.author黃國源en_US
dc.contributor.authorHUANG KOU-YUANen_US
dc.date.accessioned2014-12-13T10:30:28Z-
dc.date.available2014-12-13T10:30:28Z-
dc.date.issued2005en_US
dc.identifier.govdocNSC94-2213-E009-133zh_TW
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11536/90262-
dc.identifier.urihttps://www.grb.gov.tw/search/planDetail?id=1136964&docId=217309en_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.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zh_TW
dc.titleHough Transform Neural Networks for the Detection of Seismic Patternsen_US
dc.typePlanen_US
dc.contributor.department國立交通大學資訊科學學系(所)zh_TW
顯示於類別:研究計畫


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  1. 942213E009133.PDF

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