標題: 蜂巢式類神經網路於震測圖型識別之研究
The Study of Cellular Neural Networks for Seismic Pattern Recognition
作者: 黃國源
HUANG KOU-YUAN
國立交通大學資訊科學學系
關鍵字: 類神經網路;蜂巢式模型;運動方程式;震測圖型;聯想記憶體;亮點圖型;尖滅圖型
公開日期: 2004
摘要: 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。
官方說明文件#: NSC93-2213-E009-067
URI: http://hdl.handle.net/11536/91466
https://www.grb.gov.tw/search/planDetail?id=1006977&docId=189770
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