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量子神经网络在PID参数调整中的应用
被引量：
4
1
作者
曹茂俊
李盼池
肖红
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第12期182-184,189,共4页
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...
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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职称材料
题名
量子神经网络在PID参数调整中的应用
被引量：
4
1
作者
曹茂俊
李盼池
肖红
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
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第12期182-184,189,共4页
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)
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。
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
Keywords
controlled quantum rotation gate
quantum neuron
Quantum Neural Networks（QNNs）
Proportion Integration Differentiation（PID） parameters adjustment
phase of qubits
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
量子神经网络在PID参数调整中的应用
曹茂俊
李盼池
肖红
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011
4
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