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dc.contributor.author黃國源en_US
dc.contributor.authorHUANG KOU-YUANen_US
dc.date.accessioned2014-12-13T10:32:17Z-
dc.date.available2014-12-13T10:32:17Z-
dc.date.issued2004en_US
dc.identifier.govdocNSC93-2213-E009-067zh_TW
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11536/91466-
dc.identifier.urihttps://www.grb.gov.tw/search/planDetail?id=1006977&docId=189770en_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。類神經網路的Cellular neural network 由美國加州大學UC Berkeley 的Professor Leon O. Chua 於1988 年所提出,可解圖形辨認及最佳化的問題。Cellular neural network 是每一個node 其下一個時間的狀態值,是受到在此node 的鄰近的nodes 的輸出及輸入 之影響,因此比起Hopfield model,Cellular neural network 更具解問題之一般化。 我們提出利用Cellular neural network 作震測圖型識別(Seismic pattern recognition)。 先作前處理,抽取縱方向(時間方向)的波子(Wavelet)的頂點(peak)設成1,其餘設成0, 轉換為二值圖型。我們的方法是將Cellular neural network 的運動方程式(Equation of motion)設計成聯想記憶體(associative memory),然後再利用聯想記憶體來做辨識的工作。 這一計劃的第一年除作理論上之分析與探討外,將應用到模擬的震測圖型,如具有 含油氣構造的亮點圖型、尖滅構造、.等等。如進行順利則第二年將再提出計劃應用到 實際上探油的real data。震測圖型識別將有助於震測資料之探油分析及解釋。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.subject蜂巢式模型zh_TW
dc.subject運動方程式zh_TW
dc.subject震測圖型zh_TW
dc.subject聯想記憶體zh_TW
dc.subject亮點圖型zh_TW
dc.subject尖滅圖型zh_TW
dc.title蜂巢式類神經網路於震測圖型識別之研究zh_TW
dc.titleThe Study of Cellular Neural Networks for Seismic Pattern Recognitionen_US
dc.typePlanen_US
dc.contributor.department國立交通大學資訊科學學系zh_TW
顯示於類別:研究計畫


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  1. 932213E009067.pdf

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