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智能信息處理與量子計(jì)算 版權(quán)信息
- ISBN：9787121426216
- 條形碼：9787121426216 ; 978-7-121-42621-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
智能信息處理與量子計(jì)算 內(nèi)容簡介
本書是有關(guān)智能信息處理與量子智能計(jì)算方法及其應(yīng)用的著作，系統(tǒng)介紹了智能信息處理與量子智能計(jì)算方面的基礎(chǔ)理論及各種新技術(shù)、新方法，并從4G及5G移動(dòng)通信、認(rèn)知無線電、語音信號處理等角度進(jìn)行了實(shí)例剖析。全書分為兩篇共12章。**篇“智能信息處理及其應(yīng)用”側(cè)重介紹智能信息處理領(lǐng)域的基本原理與關(guān)鍵技術(shù)；第二篇“量子智能信息處理”側(cè)重介紹基于量子計(jì)算的智能信息處理技術(shù)。本書還提供了電子課件，讀者可登錄華信教育資源網(wǎng)（www.hxedu.com.cn）免費(fèi)下載使用。 本書被列為“十三五”江蘇省高等學(xué)校重點(diǎn)教材，可作為高等院校電子信息、計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、人工智能、量子信息科學(xué)等相關(guān)專業(yè)研究生和高年級本科生的教材，也可作為相關(guān)領(lǐng)域人員的教學(xué)、科研、進(jìn)修參考用書。
智能信息處理與量子計(jì)算 目錄
目 錄
**篇 智能信息處理及其應(yīng)用
第1章 緒論 2
1．1 智能計(jì)算 2
1．2 人工智能 4
1．3 *優(yōu)化方法 7
1．4 智能信息處理方法 10
第2章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息處理 12
2．1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息處理基礎(chǔ) 12
2．1．1 人工神經(jīng)元 12
2．1．2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) 14
2．1．3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 16
2．1．4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)規(guī)則及算法 17
2．1．5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的特點(diǎn) 18
2．2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 19
2．2．1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 19
2．2．2 BP算法的基本思想和基本流程 20
2．2．3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì) 21
2．3 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 22
2．3．1 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 22
2．3．2 離散型Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 22
2．3．3 連續(xù)型Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 24
2．4 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 25
2．4．1 RBF神經(jīng)元模型 25
2．4．2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 26
2．4．3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)建與學(xué)習(xí) 27
2．5 貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 28
2．5．1 貝葉斯方法 29
2．5．2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的貝葉斯學(xué)習(xí) 29
2．5．3 貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 30
2．6 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 30
2．6．1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 30
2．6．2 多卷積核 31
2．6．3 池化 32
2．6．4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練 33
2．7 應(yīng)用實(shí)例 34
2．7．1 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語音增強(qiáng) 34
2．7．2 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的情緒識別 38
思考題 39
參考文獻(xiàn) 39
第3章 遺傳算法 41
3．1 遺傳算法基礎(chǔ) 41
3．1．1 進(jìn)化計(jì)算 41
3．1．2 生物遺傳概念與遺傳算法 41
3．1．3 遺傳算法發(fā)展概況 42
3．2 遺傳算法的基本原理 42
3．2．1 遺傳算法結(jié)構(gòu)和主要參數(shù) 42
3．2．2 常見編碼方法和基本遺傳操作 43
3．2．3 遺傳算法參數(shù)選擇及其對算法收斂性的影響 46
3．2．4 遺傳算法的特點(diǎn) 47
3．3 協(xié)同進(jìn)化遺傳算法 48
3．3．1 協(xié)同進(jìn)化算法 48
3．3．2 協(xié)同進(jìn)化遺傳算法流程 48
3．3．3 協(xié)同進(jìn)化遺傳算法的設(shè)計(jì) 49
3．4 應(yīng)用實(shí)例 50
3．4．1 TSP問題的遺傳算法解 50
3．4．2 基于遺傳算法的MIMO-OFDM系統(tǒng)信號檢測方案 52
3．4．3 基于遺傳算法的SIMO信道子空間盲估計(jì) 53
思考題 54
參考文獻(xiàn) 54
第4章 免疫算法 56
4．1 人工免疫系統(tǒng) 56
4．1．1 免疫算法的生物學(xué)基礎(chǔ) 56
4．1．2 免疫算法提出 57
4．1．3 克隆選擇和擴(kuò)增 58
4．2 免疫算法基本原理 59
4．2．1 免疫算法的基本思想 59
4．2．2 免疫算法與免疫系統(tǒng)的對應(yīng) 60
4．2．3 免疫算法的多樣性和收斂性 61
4．2．4 常見免疫算法 61
4．3 應(yīng)用實(shí)例 62
4．3．1 用免疫算法求解TSP問題 62
4．3．2 基于免疫克隆算法的K-均值聚類算法 66
思考題 68
參考文獻(xiàn) 68
第5章 群智能算法 70
5．1 粒子群優(yōu)化算法 70
5．1．1 粒子群優(yōu)化算法的基本原理 70
5．1．2 基本粒子群優(yōu)化算法 70
5．1．3 帶慣性權(quán)重的粒子群優(yōu)化算法 71
5．1．4 帶收縮因子的粒子群優(yōu)化算法 72
5．2 蟻群優(yōu)化算法 73
5．2．1 蟻群優(yōu)化算法的原理 73
5．2．2 蟻群優(yōu)化算法的改進(jìn)思路 74
5．3 菌群優(yōu)化算法 75
5．3．1 菌群優(yōu)化算法的原理 75
5．3．2 菌群優(yōu)化算法尋優(yōu)過程細(xì)菌分布 77
5．3．3 菌群優(yōu)化算法性能測試 80
5．3．4 菌群優(yōu)化算法的改進(jìn) 81
5．4 應(yīng)用實(shí)例 82
5．4．1 基于粒子群優(yōu)化算法的矢量量化碼書設(shè)計(jì) 82
5．4．2 基于蟻群優(yōu)化算法的LTE系統(tǒng)信號檢測研究 83
思考題 86
參考文獻(xiàn) 86
第6章 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 88
6．1 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)和計(jì)算理論 88
6．1．1 概念學(xué)習(xí) 88
6．1．2 計(jì)算理論 89
6．2 監(jiān)督學(xué)習(xí)經(jīng)典方法 91
6．2．1 K-近鄰算法 91
6．2．2 決策樹 91
6．2．3 樸素貝葉斯 93
6．2．4 支持向量機(jī) 95
6．3 非監(jiān)督學(xué)習(xí)經(jīng)典方法 99
6．3．1 EM算法 99
6．3．2 K-means算法 100
6．3．3 層次聚類 101
6．3．4 DBSCAN算法 102
6．4 先進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型 103
6．4．1 集成學(xué)習(xí) 103
6．4．2 強(qiáng)化學(xué)習(xí) 108
6．4．3 遷移學(xué)習(xí) 110
6．4．4 深度學(xué)習(xí) 113
6．5 應(yīng)用實(shí)例 125
思考題 127
參考文獻(xiàn) 128
第二篇 量子智能信息處理
第7章 量子智能信息處理概述 130
7．1 量子計(jì)算 130
7．2 量子信息處理基礎(chǔ) 131
7．2．1 量子信息的表示：量子比特 131
7．2．2 量子信息的存儲：量子寄存器 132
7．2．3 量子信息的處理：算子與量子態(tài)的演化 133
7．2．4 量子信息處理器：量子邏輯門與量子門組網(wǎng)絡(luò) 135
7．2．5 量子信息處理特性：量子并行與量子糾纏 138
7．3 量子智能優(yōu)化算法 139
思考題 141
參考文獻(xiàn) 141
第8章 量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 143
8．1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)向量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的演變 143
8．1．1 演變的動(dòng)因 143
8．1．2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有關(guān)概念的量子類比 144
8．1．3 量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的量子并行處理能力及其優(yōu)勢 145
8．2 量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 146
8．2．1 量子神經(jīng)元 146
8．2．2 量子衍生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 147
8．2．3 量子自組織映射模型 148
8．2．4 量子聯(lián)想記憶模型 148
8．2．5 量子糾纏神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 149
8．2．6 量子躍遷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 151
8．2．7 量子BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 152
8．3 量子神經(jīng)元模型特性 154
8．3．1 量子神經(jīng)元的量子力學(xué)特性 154
8．3．2 量子神經(jīng)元學(xué)習(xí)算法 154
8．3．3 算法模擬實(shí)現(xiàn)及特性分析 156
8．3．4 量子神經(jīng)元邏輯運(yùn)算特性 157
8．3．5 量子神經(jīng)元的非線性映射特性 159
8．4 應(yīng)用實(shí)例 160
8．4．1 量子BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于函數(shù)逼近 160
8．4．2 量子神經(jīng)元實(shí)現(xiàn)非線性映射的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 161
思考題 162
參考文獻(xiàn) 162
第9章 量子遺傳算法 164
9．1 量子遺傳算法基礎(chǔ) 164
9．1．1 量子比特編碼 164
9．1．2 量子旋轉(zhuǎn)門策略 165
9．1．3 量子變異操作 166
9．1．4 量子交叉操作 166
9．1．5 算法描述 167
9．1．6 算法實(shí)現(xiàn)及性能測試 168
9．2 改進(jìn)量子遺傳算法 168
9．2．1 改進(jìn)思路 168
9．2．2 算法流程 168
9．2．3 算法實(shí)現(xiàn)及性能測試 170
9．3 量子遺傳算法的其他改進(jìn)形式 172
9．3．1 改進(jìn)的模擬退火算法 172
9．3．2 分組量子遺傳算法 174
9．3．3 混沌量子免疫遺傳算法 175
9．4 應(yīng)用實(shí)例 177
9．4．1 基于量子遺傳算法的認(rèn)知無線電頻譜共享 177
9．4．2 基于量子遺傳算法的MIMO-OFDM系統(tǒng)信號檢測 180
思考題 182
參考文獻(xiàn) 183
第10章 量子免疫算法 184
10．1 量子免疫算法基礎(chǔ) 184
10．1．1 量子比特編碼 184
10．1．2 量子門更新 185
10．2 量子免疫克隆算法 187
10．2．1 量子種群 187
10．2．2 觀測操作 188
10．2．3 克隆操作 188
10．2．4 免疫遺傳操作 188
10．2．5 選擇操作 189
10．3 量子免疫克隆算法的改進(jìn) 189
10．3．1 編碼方案的改進(jìn) 189
10．3．2 變異操作的改進(jìn) 190
10．3．3 算法步驟 191
10．3．4 算法性能測試及結(jié)果分析 191
10．4 混沌量子免疫克隆算法 195
10．4．1 種群初始化 196
10．4．2 克隆操作 197
10．4．3 變異操作 198
10．4．4 選擇操作 199
10．4．5 算法步驟 200
10．4．6 算法性能測試及結(jié)果分析 200
10．5 免疫算法的應(yīng)用 205
10．5．1 基于混沌量子免疫克隆算法的壓縮感知數(shù)據(jù)重構(gòu) 205
10．5．2 基于混沌量子免疫克隆算法的OMP數(shù)據(jù)重構(gòu) 206
思考題 210
參考文獻(xiàn) 211
第11章 量子群智能算法 213
11．1 量子粒子群算法 213
11．1．1 基于概率幅的量子粒子群算法 213
11．1．2 基于量子行為的粒子群算法 215
11．1．3 量子粒子群算法的改進(jìn) 216
11．1．4 算法性能測試 219
11．2 量子蟻群優(yōu)化算法 223
11．2．1 二進(jìn)制編碼的量子蟻群優(yōu)化算法 223
11．2．2 連續(xù)量子蟻群優(yōu)化算法 225
11．2．3 量子蟻群優(yōu)化算法的改進(jìn)策略 227
11．2．4 算法性能測試 229
11．3 量子菌群優(yōu)化算法 231
11．3．1 量子染色體與量子二進(jìn)制編碼 231
11．3．2 量子細(xì)菌趨化 232
11．3．3 量子細(xì)菌繁殖 232
11．3．4 量子遷徙 233
11．3．5 量子菌群優(yōu)化算法流程 233
11．3．6 量子菌群優(yōu)化算法性能測試 233
11．3．7 自適應(yīng)量子菌群優(yōu)化算法 238
11．4 應(yīng)用實(shí)例 239
11．4．1 基于量子粒子群算法的認(rèn)知無線電頻譜分配 239
11．4．2 基于量子蟻群優(yōu)化算法的LTE系統(tǒng)信號檢測 242
11．4．3 量子菌群優(yōu)化算法求解組合優(yōu)化問題 246
11．4．4 基于量子菌群優(yōu)化算法的5G移動(dòng)通信系統(tǒng)中信道估計(jì) 249
思考題 253
參考文獻(xiàn) 253
第12章 量子機(jī)器學(xué)習(xí) 255
12．1 量子機(jī)器學(xué)習(xí)概述 255
12．1．1 量子機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展 255
12．1．2 量子機(jī)器學(xué)習(xí)原理 257
12．2 基于線性代數(shù)的量子機(jī)器學(xué)習(xí) 258
12．2．1 算法的基本原理 258
12．2．2 線性方程組的量子算法 259
12．2．3 復(fù)雜度對比 260
12．2．4 算法討論和擴(kuò)展 261
12．3 量子主成分分析 262
12．3．1 量子主成分分析原理 262
12．3．2 量子主成分分析的應(yīng)用 264
12．3．3 算法討論 265
12．4 量子支持向量機(jī) 265
12．4．1 支持向量機(jī) 266
12．4．2 量子內(nèi)積評估 267
12．4．3 核矩陣的模擬 267
12．4．4 量子*小二乘支持向量機(jī) 268
12．4．5 分類 269
12．4．6 核矩陣壓縮和誤差分析 270
12．4．7 非線性支持向量機(jī) 271
12．4．8 總結(jié) 271
12．5 深度量子學(xué)習(xí) 271
12．5．1 基于量子采樣的梯度估計(jì) 273
12．5．2 基于量子幅度估計(jì)的梯度估計(jì) 275
12．5．3 并行算法 275
12．5．4 數(shù)值結(jié)果 276
12．5．5 總結(jié) 278
思考題 279
參考文獻(xiàn) 279
**篇 智能信息處理及其應(yīng)用
第1章 緒論 2
1．1 智能計(jì)算 2
1．2 人工智能 4
1．3 *優(yōu)化方法 7
1．4 智能信息處理方法 10
第2章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息處理 12
2．1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息處理基礎(chǔ) 12
2．1．1 人工神經(jīng)元 12
2．1．2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) 14
2．1．3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 16
2．1．4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)規(guī)則及算法 17
2．1．5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的特點(diǎn) 18
2．2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 19
2．2．1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 19
2．2．2 BP算法的基本思想和基本流程 20
2．2．3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì) 21
2．3 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 22
2．3．1 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 22
2．3．2 離散型Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 22
2．3．3 連續(xù)型Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 24
2．4 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 25
2．4．1 RBF神經(jīng)元模型 25
2．4．2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 26
2．4．3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)建與學(xué)習(xí) 27
2．5 貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 28
2．5．1 貝葉斯方法 29
2．5．2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的貝葉斯學(xué)習(xí) 29
2．5．3 貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 30
2．6 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 30
2．6．1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 30
2．6．2 多卷積核 31
2．6．3 池化 32
2．6．4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練 33
2．7 應(yīng)用實(shí)例 34
2．7．1 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語音增強(qiáng) 34
2．7．2 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的情緒識別 38
思考題 39
參考文獻(xiàn) 39
第3章 遺傳算法 41
3．1 遺傳算法基礎(chǔ) 41
3．1．1 進(jìn)化計(jì)算 41
3．1．2 生物遺傳概念與遺傳算法 41
3．1．3 遺傳算法發(fā)展概況 42
3．2 遺傳算法的基本原理 42
3．2．1 遺傳算法結(jié)構(gòu)和主要參數(shù) 42
3．2．2 常見編碼方法和基本遺傳操作 43
3．2．3 遺傳算法參數(shù)選擇及其對算法收斂性的影響 46
3．2．4 遺傳算法的特點(diǎn) 47
3．3 協(xié)同進(jìn)化遺傳算法 48
3．3．1 協(xié)同進(jìn)化算法 48
3．3．2 協(xié)同進(jìn)化遺傳算法流程 48
3．3．3 協(xié)同進(jìn)化遺傳算法的設(shè)計(jì) 49
3．4 應(yīng)用實(shí)例 50
3．4．1 TSP問題的遺傳算法解 50
3．4．2 基于遺傳算法的MIMO-OFDM系統(tǒng)信號檢測方案 52
3．4．3 基于遺傳算法的SIMO信道子空間盲估計(jì) 53
思考題 54
參考文獻(xiàn) 54
第4章 免疫算法 56
4．1 人工免疫系統(tǒng) 56
4．1．1 免疫算法的生物學(xué)基礎(chǔ) 56
4．1．2 免疫算法提出 57
4．1．3 克隆選擇和擴(kuò)增 58
4．2 免疫算法基本原理 59
4．2．1 免疫算法的基本思想 59
4．2．2 免疫算法與免疫系統(tǒng)的對應(yīng) 60
4．2．3 免疫算法的多樣性和收斂性 61
4．2．4 常見免疫算法 61
4．3 應(yīng)用實(shí)例 62
4．3．1 用免疫算法求解TSP問題 62
4．3．2 基于免疫克隆算法的K-均值聚類算法 66
思考題 68
參考文獻(xiàn) 68
第5章 群智能算法 70
5．1 粒子群優(yōu)化算法 70
5．1．1 粒子群優(yōu)化算法的基本原理 70
5．1．2 基本粒子群優(yōu)化算法 70
5．1．3 帶慣性權(quán)重的粒子群優(yōu)化算法 71
5．1．4 帶收縮因子的粒子群優(yōu)化算法 72
5．2 蟻群優(yōu)化算法 73
5．2．1 蟻群優(yōu)化算法的原理 73
5．2．2 蟻群優(yōu)化算法的改進(jìn)思路 74
5．3 菌群優(yōu)化算法 75
5．3．1 菌群優(yōu)化算法的原理 75
5．3．2 菌群優(yōu)化算法尋優(yōu)過程細(xì)菌分布 77
5．3．3 菌群優(yōu)化算法性能測試 80
5．3．4 菌群優(yōu)化算法的改進(jìn) 81
5．4 應(yīng)用實(shí)例 82
5．4．1 基于粒子群優(yōu)化算法的矢量量化碼書設(shè)計(jì) 82
5．4．2 基于蟻群優(yōu)化算法的LTE系統(tǒng)信號檢測研究 83
思考題 86
參考文獻(xiàn) 86
第6章 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 88
6．1 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)和計(jì)算理論 88
6．1．1 概念學(xué)習(xí) 88
6．1．2 計(jì)算理論 89
6．2 監(jiān)督學(xué)習(xí)經(jīng)典方法 91
6．2．1 K-近鄰算法 91
6．2．2 決策樹 91
6．2．3 樸素貝葉斯 93
6．2．4 支持向量機(jī) 95
6．3 非監(jiān)督學(xué)習(xí)經(jīng)典方法 99
6．3．1 EM算法 99
6．3．2 K-means算法 100
6．3．3 層次聚類 101
6．3．4 DBSCAN算法 102
6．4 先進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型 103
6．4．1 集成學(xué)習(xí) 103
6．4．2 強(qiáng)化學(xué)習(xí) 108
6．4．3 遷移學(xué)習(xí) 110
6．4．4 深度學(xué)習(xí) 113
6．5 應(yīng)用實(shí)例 125
思考題 127
參考文獻(xiàn) 128
第二篇 量子智能信息處理
第7章 量子智能信息處理概述 130
7．1 量子計(jì)算 130
7．2 量子信息處理基礎(chǔ) 131
7．2．1 量子信息的表示：量子比特 131
7．2．2 量子信息的存儲：量子寄存器 132
7．2．3 量子信息的處理：算子與量子態(tài)的演化 133
7．2．4 量子信息處理器：量子邏輯門與量子門組網(wǎng)絡(luò) 135
7．2．5 量子信息處理特性：量子并行與量子糾纏 138
7．3 量子智能優(yōu)化算法 139
思考題 141
參考文獻(xiàn) 141
第8章 量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 143
8．1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)向量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的演變 143
8．1．1 演變的動(dòng)因 143
8．1．2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有關(guān)概念的量子類比 144
8．1．3 量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的量子并行處理能力及其優(yōu)勢 145
8．2 量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 146
8．2．1 量子神經(jīng)元 146
8．2．2 量子衍生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 147
8．2．3 量子自組織映射模型 148
8．2．4 量子聯(lián)想記憶模型 148
8．2．5 量子糾纏神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 149
8．2．6 量子躍遷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 151
8．2．7 量子BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 152
8．3 量子神經(jīng)元模型特性 154
8．3．1 量子神經(jīng)元的量子力學(xué)特性 154
8．3．2 量子神經(jīng)元學(xué)習(xí)算法 154
8．3．3 算法模擬實(shí)現(xiàn)及特性分析 156
8．3．4 量子神經(jīng)元邏輯運(yùn)算特性 157
8．3．5 量子神經(jīng)元的非線性映射特性 159
8．4 應(yīng)用實(shí)例 160
8．4．1 量子BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于函數(shù)逼近 160
8．4．2 量子神經(jīng)元實(shí)現(xiàn)非線性映射的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 161
思考題 162
參考文獻(xiàn) 162
第9章 量子遺傳算法 164
9．1 量子遺傳算法基礎(chǔ) 164
9．1．1 量子比特編碼 164
9．1．2 量子旋轉(zhuǎn)門策略 165
9．1．3 量子變異操作 166
9．1．4 量子交叉操作 166
9．1．5 算法描述 167
9．1．6 算法實(shí)現(xiàn)及性能測試 168
9．2 改進(jìn)量子遺傳算法 168
9．2．1 改進(jìn)思路 168
9．2．2 算法流程 168
9．2．3 算法實(shí)現(xiàn)及性能測試 170
9．3 量子遺傳算法的其他改進(jìn)形式 172
9．3．1 改進(jìn)的模擬退火算法 172
9．3．2 分組量子遺傳算法 174
9．3．3 混沌量子免疫遺傳算法 175
9．4 應(yīng)用實(shí)例 177
9．4．1 基于量子遺傳算法的認(rèn)知無線電頻譜共享 177
9．4．2 基于量子遺傳算法的MIMO-OFDM系統(tǒng)信號檢測 180
思考題 182
參考文獻(xiàn) 183
第10章 量子免疫算法 184
10．1 量子免疫算法基礎(chǔ) 184
10．1．1 量子比特編碼 184
10．1．2 量子門更新 185
10．2 量子免疫克隆算法 187
10．2．1 量子種群 187
10．2．2 觀測操作 188
10．2．3 克隆操作 188
10．2．4 免疫遺傳操作 188
10．2．5 選擇操作 189
10．3 量子免疫克隆算法的改進(jìn) 189
10．3．1 編碼方案的改進(jìn) 189
10．3．2 變異操作的改進(jìn) 190
10．3．3 算法步驟 191
10．3．4 算法性能測試及結(jié)果分析 191
10．4 混沌量子免疫克隆算法 195
10．4．1 種群初始化 196
10．4．2 克隆操作 197
10．4．3 變異操作 198
10．4．4 選擇操作 199
10．4．5 算法步驟 200
10．4．6 算法性能測試及結(jié)果分析 200
10．5 免疫算法的應(yīng)用 205
10．5．1 基于混沌量子免疫克隆算法的壓縮感知數(shù)據(jù)重構(gòu) 205
10．5．2 基于混沌量子免疫克隆算法的OMP數(shù)據(jù)重構(gòu) 206
思考題 210
參考文獻(xiàn) 211
第11章 量子群智能算法 213
11．1 量子粒子群算法 213
11．1．1 基于概率幅的量子粒子群算法 213
11．1．2 基于量子行為的粒子群算法 215
11．1．3 量子粒子群算法的改進(jìn) 216
11．1．4 算法性能測試 219
11．2 量子蟻群優(yōu)化算法 223
11．2．1 二進(jìn)制編碼的量子蟻群優(yōu)化算法 223
11．2．2 連續(xù)量子蟻群優(yōu)化算法 225
11．2．3 量子蟻群優(yōu)化算法的改進(jìn)策略 227
11．2．4 算法性能測試 229
11．3 量子菌群優(yōu)化算法 231
11．3．1 量子染色體與量子二進(jìn)制編碼 231
11．3．2 量子細(xì)菌趨化 232
11．3．3 量子細(xì)菌繁殖 232
11．3．4 量子遷徙 233
11．3．5 量子菌群優(yōu)化算法流程 233
11．3．6 量子菌群優(yōu)化算法性能測試 233
11．3．7 自適應(yīng)量子菌群優(yōu)化算法 238
11．4 應(yīng)用實(shí)例 239
11．4．1 基于量子粒子群算法的認(rèn)知無線電頻譜分配 239
11．4．2 基于量子蟻群優(yōu)化算法的LTE系統(tǒng)信號檢測 242
11．4．3 量子菌群優(yōu)化算法求解組合優(yōu)化問題 246
11．4．4 基于量子菌群優(yōu)化算法的5G移動(dòng)通信系統(tǒng)中信道估計(jì) 249
思考題 253
參考文獻(xiàn) 253
第12章 量子機(jī)器學(xué)習(xí) 255
12．1 量子機(jī)器學(xué)習(xí)概述 255
12．1．1 量子機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展 255
12．1．2 量子機(jī)器學(xué)習(xí)原理 257
12．2 基于線性代數(shù)的量子機(jī)器學(xué)習(xí) 258
12．2．1 算法的基本原理 258
12．2．2 線性方程組的量子算法 259
12．2．3 復(fù)雜度對比 260
12．2．4 算法討論和擴(kuò)展 261
12．3 量子主成分分析 262
12．3．1 量子主成分分析原理 262
12．3．2 量子主成分分析的應(yīng)用 264
12．3．3 算法討論 265
12．4 量子支持向量機(jī) 265
12．4．1 支持向量機(jī) 266
12．4．2 量子內(nèi)積評估 267
12．4．3 核矩陣的模擬 267
12．4．4 量子*小二乘支持向量機(jī) 268
12．4．5 分類 269
12．4．6 核矩陣壓縮和誤差分析 270
12．4．7 非線性支持向量機(jī) 271
12．4．8 總結(jié) 271
12．5 深度量子學(xué)習(xí) 271
12．5．1 基于量子采樣的梯度估計(jì) 273
12．5．2 基于量子幅度估計(jì)的梯度估計(jì) 275
12．5．3 并行算法 275
12．5．4 數(shù)值結(jié)果 276
12．5．5 總結(jié) 278
思考題 279
參考文獻(xiàn) 279
展開全部
智能信息處理與量子計(jì)算 作者簡介
李飛同志1985年加入中國共產(chǎn)黨，曾擔(dān)任學(xué)校直屬黨支部負(fù)責(zé)人、機(jī)關(guān)黨委委員，現(xiàn)為南京郵電大學(xué)黨委委員、通信與信息工程學(xué)院黨委書記，教授、博士生導(dǎo)師。1987年畢業(yè)于南京郵電學(xué)院無線電工程系，1990年獲南京郵電學(xué)院通信與電子系統(tǒng)專業(yè)碩士學(xué)位，2005年獲南京郵電大學(xué)信號與信息處理專業(yè)博士學(xué)位。主要從事數(shù)字信號處理、通信原理與技術(shù)的教學(xué)科研工作，研究方向?yàn)榱孔有畔⑻幚恚ㄐ判盘柼幚怼＝鼛啄暝凇峨娮訉W(xué)報(bào)》《電子與信息學(xué)報(bào)》等國內(nèi)核心期刊和IJCNN、ISNN等國際學(xué)術(shù)會(huì)議上發(fā)表論文20余篇，其中10余篇被SCI、EI、ISTP收錄，完成國家和省級基金項(xiàng)目多項(xiàng)。
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