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量子神经网络及在发酵过程中的应用
1
作者
侯勇
《中国酿造》
CAS
北大核心
2010年第2期154-157,共4页
给出了一种量子神经网络模型,组成该模型的全于神经元对信息的处理分为两阶段.第一阶段为宏观信息收集部分,产生控制量子比特;第二阶段为微观信息处理部分,根据控制量子比特,改变工作量子比特,即神经元的状态。以谷氨酸发酵过程产物(谷...
给出了一种量子神经网络模型,组成该模型的全于神经元对信息的处理分为两阶段.第一阶段为宏观信息收集部分,产生控制量子比特;第二阶段为微观信息处理部分,根据控制量子比特,改变工作量子比特,即神经元的状态。以谷氨酸发酵过程产物(谷氨酸)浓度数据为检验样本,将量子神经网络应用到以Verhulst方程为菌体的生长模型中,进行发酵模型参数估计。实验结果表明,基于量子神经网络算法的参数估计方法具有精度高、编程实现简单、计算量小等优点。
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关键词
量子神经网络
量子神经元
发酵模型
参数估计
优化
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职称材料
题名
量子神经网络及在发酵过程中的应用
1
作者
侯勇
机构
山东经贸职业学院
北京科技大学信息工程学院
出处
《中国酿造》
CAS
北大核心
2010年第2期154-157,共4页
文摘
给出了一种量子神经网络模型,组成该模型的全于神经元对信息的处理分为两阶段.第一阶段为宏观信息收集部分,产生控制量子比特;第二阶段为微观信息处理部分,根据控制量子比特,改变工作量子比特,即神经元的状态。以谷氨酸发酵过程产物(谷氨酸)浓度数据为检验样本,将量子神经网络应用到以Verhulst方程为菌体的生长模型中,进行发酵模型参数估计。实验结果表明,基于量子神经网络算法的参数估计方法具有精度高、编程实现简单、计算量小等优点。
关键词
量子神经网络
量子神经元
发酵模型
参数估计
优化
Keywords
quantum
neural
network
quantum neural cell
ferment model
parameter estimation
optimization
分类号
TQ920.1 [轻工技术与工程—发酵工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
量子神经网络及在发酵过程中的应用
侯勇
《中国酿造》
CAS
北大核心
2010
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