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设计了量子卷积神经网络表示层、隐藏层神经元和输出层神经元模型;采用修正线性激活函数ReLu作为激活函数,并通过训练误差函数优化量子旋转角度和神经连接权值。8种微小零件的仿真试验表明,量子卷积神经网络算法的识别准确率较高,耗时少且识别效果较好。
基于量子卷积神经网络算法的微小零件识别
【摘 要】
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设计了量子卷积神经网络表示层、隐藏层神经元和输出层神经元模型;采用修正线性激活函数ReLu作为激活函数,并通过训练误差函数优化量子旋转角度和神经连接权值。8种微小零件的仿真试验表明,量子卷积神经网络算法的识别准确率较高,耗时少且识别效果较好。
【机 构】
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黄河水利职业技术学院,南阳技师学院
【出 处】
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食品与机械
【发表日期】
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2021年06期
【基金项目】
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河南省教育厅重点项目(编号:2019SJGLX691)。
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