| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-23页 |
| ·李群机器学习的发展及研究现状 | 第8-20页 |
| ·李群机器学习的公理系统 | 第9-10页 |
| ·李群机器学习模型 | 第10-13页 |
| ·李群机器学习的Dynkin 图几何算法 | 第13-14页 |
| ·李群机器学习中偏序集及格 | 第14-16页 |
| ·李群机器学习中子空间轨道生成格算法 | 第16-17页 |
| ·李群机器学习中一般线性群作用下学习子空间轨道生成格学习算法 | 第17-18页 |
| ·李群机器学习中辛群作用下学习子空间轨道生成格学习算法 | 第18页 |
| ·李群机器的线性分类器设计及应用 | 第18-20页 |
| ·李群机器学习中量子群分类器的提出 | 第20-22页 |
| ·研究目标及内容安排 | 第22-23页 |
| 第二章 李群机器学习中的量子群分类器相关理论基础 | 第23-34页 |
| ·李群机器学习中的量子群理论概述 | 第23-24页 |
| ·量子群的形象描述 | 第24-25页 |
| ·量子群的定义及判定算法 | 第25-28页 |
| ·经典量子群的例子 | 第28-29页 |
| ·量子化 | 第29-32页 |
| ·函数代数的量子化 | 第30-31页 |
| ·李代数的量子化 | 第31-32页 |
| ·量子群的表示 | 第32-33页 |
| ·函数代数的观点 | 第32页 |
| ·量子包络代数的观点 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 李群机器学习中量子群分类器构造方法 | 第34-44页 |
| ·问题描述 | 第34-36页 |
| ·李群机器学习中量子群分类器的构造 | 第36-39页 |
| ·量子群的对称线性变换学习算法 | 第36-38页 |
| ·李群机器学习中量子群分类器 | 第38-39页 |
| ·李群机器学习中量子群分类器的DNA 序列分类 | 第39-43页 |
| ·数据准备 | 第39-40页 |
| ·DNA 序列分类 | 第40-43页 |
| ·实验分析 | 第43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 量子群学习算法在分子对接中的应用 | 第44-58页 |
| ·分子对接算法简介 | 第44-47页 |
| ·基于量子群的分子对接设计模型 | 第47-50页 |
| ·分子对接的数学模型 | 第47-49页 |
| ·分子对接的量子群模型 | 第49-50页 |
| ·基于量子群生成元的分子匹配算法 | 第50-52页 |
| ·基于量子群的分子对接模拟 | 第52-53页 |
| ·实验结果及其分析 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 量子群学习算法在三维分子检索中的应用 | 第58-70页 |
| ·基于量子群的三维分子检索系统设计 | 第58-60页 |
| ·基于量子群同构的药效团检索算法 | 第60-63页 |
| ·实验验证 | 第63-64页 |
| ·系统实现 | 第64-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 结论及展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 附录 | 第77-79页 |
| 详细摘要 | 第79-81页 |