Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 石至文 | en_US |
dc.contributor.author | SHIH CHIH-WEN | en_US |
dc.date.accessioned | 2014-12-13T10:38:14Z | - |
dc.date.available | 2014-12-13T10:38:14Z | - |
dc.date.issued | 1998 | en_US |
dc.identifier.govdoc | NSC87-2115-M009-018 | zh_TW |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11536/95134 | - |
dc.identifier.uri | https://www.grb.gov.tw/search/planDetail?id=351187&docId=62523 | en_US |
dc.description.abstract | 我們首先討論的CNN,其模板為反對稱與部份反對稱, 。此時,參數空間降為R3。我們希望在各參數子區域裡,找出穩定的Mosaic解與defect解。有關pattern的complexity問題也是我們要考慮的。在每一個分類中,我們要估計其熵,若可能,我們還希望算出正確的熵值。如此便能瞭解當參數跨越各子區域時,其相態如何轉變。其次,我們將討論CNN的動態。首先,我們將考慮1×3的網路,板模的一般形態設為[α,a,β]。假設z=0,以Neumann邊界條件來考慮,其方程為其中,相空間此時可分成27區。每一區中的方程或是homogeneous線性或是nonhomogeneous線性。瞭解對不同參數(α,a,β)而言,其動態如何變化,其複雜度如何,都是很有意義的課題。 | 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 | 細胞型神經網路 | zh_TW |
dc.subject | 非對稱模板 | zh_TW |
dc.subject | 熵 | zh_TW |
dc.subject | 空間混沌 | zh_TW |
dc.subject | 花樣形成 | zh_TW |
dc.subject | Cellular neural network (CNN) | en_US |
dc.subject | Asymetric template | en_US |
dc.subject | Entropy | en_US |
dc.subject | Spatial chaos | en_US |
dc.subject | Pattern formation | en_US |
dc.title | 細胞神經網路模型的數學研究---子計畫四:CNN非對稱模板之動態解與常態解之分析(I) | zh_TW |
dc.title | Pattern Formation, Spatial Chaos and the Dynamics in CNN with Asymmetric Templates(I) | en_US |
dc.type | Plan | en_US |
dc.contributor.department | 交通大學應用數學系 | zh_TW |
Appears in Collections: | Research Plans |