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贝叶斯量子随机学习算法及应用研究

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贝叶斯量子随机学习算法及应用研究
论文目录
 
中文摘要第1-4 页
Abstract第4-7 页
第一章 引言第7-10 页
  · 贝叶斯学习研究进展第7 页
  · 问题的提出第7-8 页
  · 内容安排第8-10 页
第二章 相关基本理论第10-27 页
  · 贝叶斯学习基本理论第10-18 页
    · 贝叶斯学习的基本观点第10-11 页
    · 贝叶斯网络第11-16 页
    · 贝叶斯分类器第16-18 页
  · 量子基本理论第18-26 页
    · 量子态第19-20 页
    · 酉算子第20 页
    · 量子概率第20-22 页
    · 量子搜索第22-26 页
  · 本章小结第26-27 页
第三章 贝叶斯量子随机学习模型第27-36 页
  · 量子学习过程第27 页
  · 学习算法的随机性分析第27-29 页
  · 基于量子的贝叶斯网表示第29-32 页
    · 贝叶斯网到贝叶斯量子网的转化第29-30 页
    · 概率幅的分配第30-32 页
  · 贝叶斯量子随机学习模型第32-33 页
  · 实验平台介绍第33-35 页
  · 本章小结第35-36 页
第四章 网络结构的贝叶斯量子随机学习算法设计第36-46 页
  · 算法设计思路第36-38 页
  · QMSTA 算法第38-41 页
  · 基于 QMSTA 的网络结构学习算法第41 页
  · 实验比较分析第41-44 页
  · 本章小结第44-46 页
第五章 网络参数的贝叶斯量子随机学习算法设计第46-55 页
  · 量子变换门矩阵第46-49 页
    · 量子非门矩阵第47 页
    · 量子 Hadamard 门矩阵第47-48 页
    · 量子旋转门矩阵第48-49 页
  · 算法分析第49-51 页
  · 实验比较分析第51-54 页
  · 本章小结第54-55 页
第六章 面向缺失数据的贝叶斯量子随机学习算法设计第55-64 页
  · 量子进化算法第56-58 页
  · BQSSA 的编码表示与操作算子第58-61 页
    · 网络结构的编码第58-59 页
    · 网络结构的操作算子第59-61 页
  · BQSSA 算法框架第61-62 页
  · 实验分析第62-63 页
  · 本章小结第63-64 页
第七章 应用实例第64-74 页
  · 基于贝叶斯量子随机学习算法的人脸表情识别第64-70 页
    · 特征提取第65-68 页
    · 表情分类第68-70 页
  · 实验分析第70-72 页
  · 本章小结第72-74 页
第八章 总结与展望第74-75 页
  · 本文的主要贡献第74 页
  · 进一步的研究方向第74-75 页
参考文献第75-81 页
致谢第81-82 页
附录第82-87 页
  攻读硕士学位期间科研情况第82 页
  攻读硕士学位期间论文发表情况第82-83 页
  中英文名词对照第83-85 页
  Alarm 网络结构第85-86 页
  HailFinder 网络结构第86-87 页
详细摘要第87-90 页

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