基于量子协同神经网络的图像识别
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·人工神经网络的研究现状 | 第7-9页 |
| ·量子进化计算的概述 | 第9页 |
| ·人工免疫系统概述 | 第9-11页 |
| ·图像识别的研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文的主要内容 | 第12-15页 |
| 第二章 量子协同神经网络基础 | 第15-21页 |
| ·协同学理论基础 | 第15-19页 |
| ·协同学理论的形成 | 第15-16页 |
| ·协同神经网络的网络结构 | 第16-18页 |
| ·传统的协同神经网络学习方法 | 第18-19页 |
| ·量子计算原理 | 第19-21页 |
| ·量子状态叠加 | 第19页 |
| ·量子状态的相干 | 第19-20页 |
| ·量子状态的纠缠 | 第20页 |
| ·量子并行性 | 第20-21页 |
| 第三章 基于量子进化规划协同神经网络的图像识别 | 第21-35页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·量子进化算法 | 第21-25页 |
| ·量子表示 | 第22-23页 |
| ·量子进化算法 | 第23-24页 |
| ·量子更新算子 | 第24-25页 |
| ·量子进化规划协同神经网络 | 第25-28页 |
| ·量子进化规划 | 第25-27页 |
| ·QEP协同神经网络 | 第27-28页 |
| ·基于量子进化与协同神经网络的图像识别 | 第28-33页 |
| ·图像的特征提取 | 第28-30页 |
| ·基于量子进化规划协同神经网络的图像识别 | 第30页 |
| ·实验结果与分析 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 基于量子免疫克隆协同神经网络的图像识别 | 第35-45页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·量子免疫克隆算子的设计 | 第36-39页 |
| ·量子克隆算子 | 第36-37页 |
| ·量子交叉算子 | 第37-38页 |
| ·量子免疫克隆算法 | 第38-39页 |
| ·基于量子免疫克隆的协同神经网络图像识别 | 第39-44页 |
| ·多尺度几何分析特征提取 | 第39-40页 |
| ·基于量子免疫克隆协同神经网络图像识别 | 第40-41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 总结与展望 | 第45-47页 |
| ·总结 | 第45页 |
| ·展望 | 第45-47页 |
| 致谢 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 研究成果 | 第53页 |
