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题名一种量子衍生神经网络模型算法及应用
被引量：3
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作者
杨淑云
李盼池
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机构
东北石油大学招生就业处
东北石油大学计算机与信息技术学院
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第12期2401-2408,共8页
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基金
国家自然科学基金(No.61170132)
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文摘
为提高神经网络的逼近和预测能力,提出一种各维输入为离散序列的量子衍生神经网络模型及算法.该模型为三层结构,隐层为量子衍生神经元,输出层为普通神经元.量子衍生神经元由量子旋转门和多位受控旋转门组成,利用多位受控旋转门中目标量子位的输出向输入端的反馈,实现对输入序列的整体记忆,利用受控旋转门输出中多位量子比特的纠缠获得量子衍生神经元的输出.基于量子计算理论设计了该模型的学习算法.该模型可从宽度和深度两方面获取输入序列的特征.仿真结果表明,当输入节点数和序列长度满足一定关系时,该模型明显优于普通神经网络.
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关键词
量子计算
量子旋转门
受控旋转门
量子神衍生经元
量子衍生神经网络
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Keywords
quantum computation
quantum rotation gate
controlled-rotation gate
quantum-inspired neuron
quantum-in-spired neural networks
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名量子神经网络在PID参数调整中的应用
被引量：4
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作者
曹茂俊
李盼池
肖红
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机构
东北石油大学计算机与信息技术学院
东北石油大学石油与天然气工程博士后科研流动站
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第12期182-184,189,共4页
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基金
中国博士后科学基金资助项目(20090460864
201003405)
+1 种基金
黑龙江省博士后科学基金资助项目(LBH-Z09289)
黑龙江省教育厅科学技术研究基金资助项目(11551015)
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文摘
提出一种基于量子神经网络(QNNs)的比例积分微分(PID)参数在线调整方法。通过构造受控量子旋转门,给出一个量子神经元模型,其中包括输入量子比特相位的旋转角度和控制量2种设计参数。在此基础上提出一个量子神经网络模型,利用梯度下降法设计该模型的学习算法,并将其用于PID参数的在线调整,实验结果表明,QNNs的调整能力及稳定性均优于反向传播网络。
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关键词
受控量子旋转门
量子神经元
量子神经网络
比例积分微分参数调整
量子比特相位
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Keywords
controlled quantum rotation gate
quantum neuron
Quantum Neural Networks（QNNs）
Proportion Integration Differentiation（PID） parameters adjustment
phase of qubits
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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