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吕芬

作品数：4 被引量：2H指数：1
供职机构：南京邮电大学更多>>
发文基金：江苏省基础研究计划国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>

合作作者

文献类型

  • 3篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 1篇电子电信

主题

  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇字母识别
  • 2篇网络
  • 2篇量子神经元
  • 2篇模式识别
  • 1篇语音
  • 1篇语音识别
  • 1篇噪声
  • 1篇人工神经
  • 1篇人工神经网络
  • 1篇量子
  • 1篇量子神经网络
  • 1篇工神经网络
  • 1篇BP
  • 1篇HOPFIE...
  • 1篇人工神经网

机构

  • 4篇南京邮电大学

作者

  • 4篇吕芬
  • 3篇赵生妹
  • 1篇张广强

传媒

  • 1篇江苏广播电视...
  • 1篇南京邮电大学...
  • 1篇计算机与信息...

年份

  • 1篇2007
  • 2篇2006
  • 1篇2005
共 4 条 记 录，以下是 1-4
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排序方式：
基于量子神经网络的模式识别技术研究
本文分析了基于量子并行计算和量子纠缠特性的量子神经网络的特点，对量子跃迁神经网络、量子衍生神经网络、量子联想记忆等几种量子神经网络模型进行了研究，分析了各种模型的结构、学习方法及特性;探讨了量子神经网络在模式识别、函数近...
吕芬
关键词：模式识别语音识别人工神经网络量子神经网络
文献传递
量子BP神经元及其在含噪字母识别中的应用研究
2007年
量子神经计算是传统神经计算与量子计算相结合的产物,它将成为新的信息处理技术之一。文中以相移门和受控非门作为基本的计算单元,借助复数BP学习算法,构造出量子神经元模型,通过数值计算给出了该量子神经元的收敛特性曲线。在此模型基础上,构造出一个三层量子神经网络,应用于含噪字母识别。数值计算结果表明,量子神经网络在噪声均方差小于0.35之前能完全地对含噪英文字母进行识别,容错能力比传统神经网络有明显增强。
赵生妹张广强吕芬
关键词：量子神经元
基于BP的量子神经元特性研究被引量：1
2006年
量子神经计算是传统神经计算与量子计算相结合的产物,它已成为新的信息处理技术之一。以相移门和受控非门作为基本的计算单元,借助复数BP学习算法,构造出量子神经元模型,并通过数值计算给出了该量子神经元的收敛特性曲线。
吕芬赵生妹
关键词：量子神经元
基于Hopfield神经网络的噪声字母识别被引量：1
2005年
人工神经网络是对人脑功能的某些程度的反映,具有自适应和自学习的能力,可通过对模式样本的自学习,从中获取特征,并能将学习获得的知识应用到图像、文字等识别中。本文采用Hopfield神经网络进行英文字母识别,仿真结果表明,该方法能有效地对含噪声的英文字母进行识别。在相同的白噪声模型下,该方法在噪声均方差稍小时,其容错能力比起 Back Propagation网络方法有一定的增强。
吕芬赵生妹
关键词：HOPFIELD神经网络模式识别
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