標題: 模擬退火參數偵測系統於物件偵測與震測圖形之應用
Simulated Annealing Parameter Detection System for Object Detection and Seismic Applications
作者: 黃國源
HUANG KOU-YUAN
國立交通大學資訊工程學系(所)
關鍵字: 模擬退火;全域最佳化;類神經網路;Hough轉換;震測圖形
公開日期: 2007
摘要: 類神經網路的理論及應用之研究,近年來在國際上愈來愈重要,應用範圍也相當的廣泛。我們將提出利用模擬退火演算法的系統,偵測直線、圓、與橢圓的參數,不同於赫夫轉換類神經網路(Hough transform neural network)會受到收斂到區域最小值的影響,此一系統利用模擬退火演算法求得的參數,會使得誤差為全域的最佳化(最小值),因而能夠使得偵測的直線、圓、與橢圓的參數將更精確。此系統並能夠改善傳統赫夫轉換(Hough transform)需要大量記憶體空間的缺點。對於參數物件的數量的決定,赫夫轉換類神經網路需要人為先設定,我們將提出一套估計的準則,利用誤差的控制,能夠達到自動化的估計參數物件的數量。在此系統成功後,我們將擴展到偵測直線與雙曲線,並應用於偵測震測圖形中的直線的直接波與雙曲線的反射波的參數,偵測的結果將有助於震測訊號的解釋與進一步的處理。
官方說明文件#: NSC96-2221-E009-197
URI: http://hdl.handle.net/11536/88404
https://www.grb.gov.tw/search/planDetail?id=1455736&docId=260361
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