《量子计算、优化与学习》对近年来量子计算智能领域常见理论及技术进行较为全面的阐述和总结，并结合作者多年的研究成果，对相关理论及技术在应用领域的实践情况进行展示和报告。《量子计算、优化与学习》从优化和学习两个方面展开，主要内容包含：量子计算物理基础、量子搜索与优化、量子学习、量子进化组播路由、量子粒子群优化、量子进化聚类、基于核熵成分分析的量子聚类、量子粒子群数据分类、量子进化聚类图像分割、量子免疫克隆聚类SAR图像分割与变化检测、量子粒子群医学图像分割和量子聚类社区检测等。
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