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文檔簡介
1、協(xié)同學理論研究的要點是復雜系統(tǒng)宏觀特性的質變。20世紀80年代末,Haken教授利用自發(fā)模式形成和模式識別之間存在很強的相似性,提出了將協(xié)同學理論運用于模式識別中,并根據(jù)序參量的演化方程,構造了自上而下的協(xié)同神經網(wǎng)絡。
本文圍繞協(xié)同神經網(wǎng)絡模型、原型向量的優(yōu)化等方面進行了研究。本文的主要工作如下:
(1)在擬生態(tài)和仿生思想的啟發(fā)下,根據(jù)協(xié)同神經網(wǎng)絡的學習規(guī)則,提出了量子進化規(guī)劃方法用于協(xié)同神經網(wǎng)絡圖像識別的算
2、法。該算法將量子計算的特性與進化算法的尋優(yōu)能力相結合,具有優(yōu)良的特性。量子染色體能夠攜帶多個狀態(tài)信息,利用隨機觀測的方法可以由量子染色體產生新的原型向量,這樣能夠更好的保持群體的多樣性,克服早熟現(xiàn)象。算法中使用了量子更新算子,進一步提高了圖像的識別效率。仿真對比實驗證明了該算法的有效性。
(2)基于人工免疫系統(tǒng)中的克隆選擇理論,將量子免疫克隆方法用于協(xié)同神經網(wǎng)絡的原型向量學習中,實現(xiàn)了對圖像的識別。免疫克隆算法本身具有局部
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