基于量子卷积神经网络算法的微小零件识别

作者：何瑞; 丁泽庆

来源：食品与机械, 2021, 37(06): 120-125.

DOI：10.13652/j.issn.1003-5788.2021.06.020

• 量子
• 卷积神经网络
• 微小零件
• 识别

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。

• 单位
  黄河水利职业技术学院