基于量子神经网络的手写体数字识别方法研究  

Handwritten digital recognition method based on quantum neural networks

作　　者：吴茹石[1] 彭力[1] 

机构地区：[1]江南大学控制科学与工程研究中心,江苏无锡214122

出　　处：《计算机工程与设计》2007年第18期4462-4465,共4页Computer Engineering and Design

摘　　要：手写体数字识别问题是模式识别领域的一个重要研究课题。提出了一种基于多层激励函数的量子神经网络和多级分类器组合的手写体数字识别方法,采用MNIST数据库进行训练和测试。实验结果表明,该识别方法在识别率和可靠性方面均有很好的效果,同时也体现出量子神经网络用于模式识别的优越性和潜力。The handwritten digital recognition is an important problem of pattern recognition field. An approach to handwritten digital recognition is presented based on multi-level transfer ftmction quantum neural networks （QNN） and multi-layer classifiers. The QNN is trained and tested by the MNIST database. The experimental results indicate the method achieves excellent performance in terms of recognition rates and recognition reliability, and show the superiority and potential of QNN in solving pattern recognition problems.

关 键 词：量子神经网络 多层激励函数 多级分类器 手写体数字识别 模式识别 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]