| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 符号对照表 | 第13-15页 |
| 缩略语对照表 | 第15-20页 |
| 第一章 绪论 | 第20-32页 |
| 1.1 量子优化算法 | 第20-21页 |
| 1.1.1 智能优化算法 | 第20页 |
| 1.1.2 量子优化算法发展及研究现状 | 第20-21页 |
| 1.2 多目标优化算法 | 第21-23页 |
| 1.2.1 多目标优化问题 | 第21页 |
| 1.2.2 多目标优化研究现状 | 第21-22页 |
| 1.2.3 多目标优化常用评价指标 | 第22-23页 |
| 1.3 深度神经网络 | 第23-25页 |
| 1.3.1 深度神经网络模型研究现状 | 第23-24页 |
| 1.3.2 深度神经网络实现平台 | 第24-25页 |
| 1.4 复杂网络社区检测问题 | 第25-28页 |
| 1.4.1 复杂网络社区检测问题描述 | 第25-26页 |
| 1.4.2 社区检测常用评价指标 | 第26-27页 |
| 1.4.3 社区检测研究现状 | 第27-28页 |
| 1.5 极化SAR图像分类问题 | 第28-29页 |
| 1.5.1 极化SAR图像分类研究背景及意义 | 第28-29页 |
| 1.5.2 极化SAR图像分类研究现状 | 第29页 |
| 1.6 论文的主要内容 | 第29-32页 |
| 第二章 基于量子蚁群优化算法的复杂网络社区检测 | 第32-50页 |
| 2.1 引言 | 第32-33页 |
| 2.2 基于量子蚁群优化算法的社区结构检测算法 | 第33-39页 |
| 2.2.1 复杂网络社区检测定义 | 第33页 |
| 2.2.2 蚁群算法 | 第33-34页 |
| 2.2.3 基于蚁群的量子比特与量子旋转门 | 第34-35页 |
| 2.2.4 QACO-Net算法描述 | 第35-39页 |
| 2.3 实验结果分析 | 第39-49页 |
| 2.3.1 拓展GN基准网络实验仿真对比结果 | 第39-41页 |
| 2.3.2 真实网络实验仿真对比结果 | 第41-48页 |
| 2.3.3 收敛速度分析 | 第48-49页 |
| 2.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第三章 基于量子离散多目标粒子群算法的复杂网络社区检测 | 第50-70页 |
| 3.1 引言 | 第50页 |
| 3.2 量子离散多目标粒子群的社区结构检测算法 | 第50-56页 |
| 3.2.1 多目标优化 | 第50-51页 |
| 3.2.2 量子粒子群算法 | 第51-53页 |
| 3.2.3 QDM-PSO算法描述 | 第53-55页 |
| 3.2.4 QDM-PSO算法复杂度分析 | 第55-56页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第56-68页 |
| 3.3.1 参数设置 | 第57页 |
| 3.3.2 扩展GN基准网络上实验性能比较分析 | 第57-60页 |
| 3.3.3 真实网络上实验性能比较分析 | 第60-62页 |
| 3.3.4 QDM-PSO算法与DMOPSO算法比较 | 第62-68页 |
| 3.4 本章小结 | 第68-70页 |
| 第四章 基于深度全复卷积神经网络的极化SAR图像分类 | 第70-88页 |
| 4.1 引言 | 第70页 |
| 4.2 深度全复卷积神经网络模型 | 第70-81页 |
| 4.2.1 极化SAR数据描述 | 第70-71页 |
| 4.2.2 深度卷积神经网络模型 | 第71-74页 |
| 4.2.3 深度全复卷积神经网络模型 | 第74-79页 |
| 4.2.4 基于深度全复卷积神经网络的极化SAR图像分类算法描述 | 第79-81页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第81-86页 |
| 4.3.1 极化SAR数据测试 | 第81-85页 |
| 4.3.2 DC-CNN算法有效性分析 | 第85-86页 |
| 4.4 本章小结 | 第86-88页 |
| 第五章 深度全复卷积生成式对抗网络的图像生成 | 第88-102页 |
| 5.1 引言 | 第88-89页 |
| 5.2 生成式对抗网络模型 | 第89-92页 |
| 5.2.1 生成式对抗网络定义 | 第89-90页 |
| 5.2.2 条件生成式对抗网络 | 第90-91页 |
| 5.2.3 深度卷积生成式对抗网络 | 第91-92页 |
| 5.3 深度全复卷积生成式对抗网络模型 | 第92-94页 |
| 5.3.1 复转置卷积操作 | 第92-93页 |
| 5.3.2 复步幅卷积和复微步幅卷积 | 第93页 |
| 5.3.3 复激活函数 | 第93-94页 |
| 5.3.4 复批量归一化 | 第94页 |
| 5.4 实验结果和分析 | 第94-99页 |
| 5.4.1 网络参数设置 | 第95页 |
| 5.4.2 实验结果和讨论 | 第95-99页 |
| 5.5 本章小结 | 第99-102页 |
| 第六章 总结与展望 | 第102-104页 |
| 6.1 总结与讨论 | 第102-103页 |
| 6.2 工作展望 | 第103-104页 |
| 参考文献 | 第104-118页 |
| 致谢 | 第118-120页 |
| 作者简介 | 第120-123页 |
