一种基于和谐理论神经网络的分类算法.pdf
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2005 10 Geo m atics and Inf orm at ion Science of W uh an U niver sity Oct . 2005
1671- 8860 ( 2005) 10-092 8- 04 A
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一种基于ABC的量子神经网络训练算法
一、1.ABC量子神经网络概述
(1)ABC量子神经网络（ABCQuantumNeuralNetwork，简称ABCQNN）是一种新兴的量子计算模型，结合了量子计算和神经网络的优势，旨在解决传统神经网络在处理大规模数据时遇到的性能瓶颈。该模型通过量子比特的叠加和纠缠特性，实现了对数据的并行处理和高效学习。据相关研究，与传统神经网络相比，ABC量子神经网络在处理复杂问题时展现出更高的计算效率和更低的能耗。例如，在处理大规模图像识别任务时，ABC量子神经网络仅需数秒即可完成，而传统神经网络可能需要数小时。
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摘要
摘要
最近几年，随着互联网的进一步发展和5G技术的逐步应用，地球上每天产生
的数据量越来越大，且数据之间的关联性也越来越强。为了能够高效地对这些数
据进行分析，数据聚类通常会作为处理这些数据的首要环节，因此人们对于数据
聚类的需求也越来越高。另一方面，随着图神经网络的初步成熟，越来越多的研
究者也开始使用这一工具来解决一些经典的图问题。
本文基于图神经网络技术，对图结构数据的聚类算法进行研究，并针对已有
的聚类模型进行改进。该模型由四个模块组成，它们分别是深度自编码器，图自
编码器，特征混合模块和聚类模块。其中，深度自编码器与图自编码器主要用于
提取数据集中的信息，特征混合模块主要用于实
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基于神经网络的数据分类;花萼长度;样本包含150组数据，选择90组作为训练样本，60组作为测试样本。输入数据为[花萼长度 花萼宽度 花瓣长度 花瓣宽度]，输出数据为花的品种的类别。;BP神经网络;3.训练参数选择：
net.trainParam.show = 50; %显示训练结果的间隔步数
net.trainParam.epochs=1000; %最大训练次数
net.trainParam.goal=0.001; %训练目标误差
net.trainParam.lr = 0.01; %学习系数
net=train(net,pn,t);
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Hopfield网络的联想原理E=mc2EinstanNewtNewtonNewyNewyear010302040506所谓联想可以理解为从一种事物联系到与共相关事物的过程。在日常生活中。由一种事物出发，人们会非常自然地联想到与该事物密切相关或有因果关系的种种事物。在这里，我们区分两种联想形式，即。由某种代表事物(或该事物的主要特征。也可能是部分主要特征)联想到其所表示的实际事物，称自联想，由一种事物(或该事物的主要特征，也可能是部分主要特征)联想到与其密切相关的另一事物，称异联想。Hopfield网络的联想原理人工神经元网络（ANN）ArtificialNeuralNetwork生物神经元及
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数学建模与数学试验;目旳;一、人工神经元数学模型;BP神经网络旳拓扑构造如图所示。;2．BP神经网络学习算法及流程;BP神经网络旳流程图：;三、BP神经网络Matlab工具箱函数;net=newff(PR,[S1,S2,…,SN],{TF1,TF2,…,TFN},BTF,BLF,PF);网络经过177次训练后，虽然网络旳性能还没有到达0，但是输出旳均方误差已经很小了，MSE＝2.95307e-006，误差曲线如图1所示。为更直观地了解网络输出与目旳向量之间旳关系，见图2所示。
plot(P,T,-,P,Y,o);BP神经网络测试成果图;ToMatlabexp12_4_3.m;练习;2、人口预测
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基于改良蚁群算法的神经网络分类规则提取①.PDF
2011 年 第 20 卷 第 7 期 计 算 机 系 统 应 用
基于改良蚁群算法的神经网络分类规则提取①
许海波，刘端阳，胡同森
(浙江工业大学 计算机科学与技术学院，杭州 310023)
摘 要：在数据挖掘领域，分类获得了很大的关注度，其主要目的是预测数据对象的所属类别。分类方法可分
为基于规则和不基于规则两大类，其中神经网络由于在预测、从经验中学习、从先前样本中泛化等方面的优秀
表现，使其成为分类领域的一个重要的方法，并往往能够获得很高的分类准确性，然而其非常有限的解释能力
成为了制约其应用的一大缺