量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其在心電圖分類識(shí)別中的應(yīng)用研究.pdf

1、量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展至今，已取得了顯著的研究成果。由于量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合了量子計(jì)算的并行特性和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類能力，克服了傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢、易陷入局部極小值的缺陷，收斂速度更快，分類效果更好，因此將量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于心電分類識(shí)別領(lǐng)域?qū)⒕哂兄卮笠饬x。
　　本文首先研究了量子神經(jīng)元模型及其特性。神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本運(yùn)算單元，本文在研究經(jīng)典神經(jīng)元的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)研究了現(xiàn)有的量子神經(jīng)元，并提出了一種改進(jìn)的量子神經(jīng)元，研究了改進(jìn)的量子神經(jīng)

2、元的特性，并與已有的神經(jīng)元作對(duì)比分析。其次研究了量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其特性。采用本文提出的改進(jìn)的量子神經(jīng)元構(gòu)造了三層前向量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，該改進(jìn)的量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用雙曲正切函數(shù)的變式作為激勵(lì)函數(shù)，將改進(jìn)的量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于函數(shù)逼近，并與以往的量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和經(jīng)典BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行比較分析。最后研究了改進(jìn)的量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在心電圖分類實(shí)際問題中的應(yīng)用。通過采用小波變換技術(shù)提取出心電圖特征數(shù)據(jù)，提出了一種基于量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心電圖特征分類方法，對(duì)所提