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量子聚类分析和量子图像识别
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 绪论第8-16页
    1.1 研究背景第8-10页
    1.2 研究现状第10-15页
        1.2.1 量子算法第10-11页
        1.2.2 量子图像第11-15页
    1.3 论文组织第15-16页
第二章 量子算法基础第16-35页
    2.1 量子计算基础第16-23页
        2.1.1 量子比特第16-19页
        2.1.2 常用的量子逻辑门第19-23页
    2.2 量子力学第23-28页
        2.2.1 线性代数第23-25页
        2.2.2 量子力学四大假设第25-28页
    2.3 量子并行性第28-30页
    2.4 Grover量子算法第30-33页
        2.4.1 基于黑箱的搜索算法第30-32页
        2.4.2 Grover搜索算法的过程第32-33页
    2.5 本章小结第33-35页
第三章 基于最小距离的量子K-means算法第35-42页
    3.1 经典K-means算法简介第35-36页
    3.2 一种基于距离的量子K-means第36-39页
        3.2.1 空间中点与距离的量子表示第36-37页
        3.2.2 算法步骤第37-39页
    3.3 效率分析第39-41页
    3.4 本章小结第41-42页
第四章 基于测量的量子图像识别第42-61页
    4.1 图像识别算法第42-46页
        4.1.1 量子态表示图像第42-44页
        4.1.2 算法步骤第44-46页
    4.2 量子图像识别第46-49页
        4.2.1 量子态的比较第47页
        4.2.2 Matlab中仿真第47-49页
    4.3 经典手势识别的流程第49-51页
    4.4 量子手势识别第51-59页
        4.4.1 量子自适应中值滤波算法第52-55页
        4.4.2 量子手势图像二值化第55页
        4.4.3 量子图像边缘检测算法第55-58页
        4.4.4 手势识别第58-59页
    4.5 本章小结第59-61页
第五章 总结与展望第61-64页
    5.1 工作总结第61-62页
    5.2 后续工作展望第62-64页
参考文献第64-69页
作者简介第69-71页
致谢第71页

 
 
论文编号BS2594198,这篇论文共71
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