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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
本篇论文共
90
页,
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