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基于多层激励函数量子神经网络的入侵检测研究被引量：2: 1; 作者冯建利拱长青《沈阳航空工业学院学报》 2010年第1期56-59,共4页; 为解决传统入侵检测模型所存在的检测效率低,对未知的入侵行为检测困难等问题,对神经网路隐层激励函数进行了研究,利用多层激励函数的量子神经网络模型进行入侵检测,该量子神经网络借鉴量子理论中量子态叠加的思想,使得隐层神经元能表... 展开更多; 关键词入侵检测量子神经网络多层激励函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多层激励量子神经网络的鲁棒音频水印算法被引量：2: 2; 作者陈亮李彬 +1 位作者张翼鹏郝欢《解放军理工大学学报（自然科学版）》 EI 北大核心 2013年第5期473-478,共6页; 设计了一种基于多层激励函数量子神经网络的音频水印算法。将水印信号嵌入载体语音的小波低频系数中,再训练量子神经网络建立水印嵌入前后低频小波系数间的联系以便在接收端恢复水印。同时,区别于传统的归一化方法,将小波低频系数规范... 展开更多; 关键词小波变换多层激励函数量子神经网络音频水印; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种改进的量子神经网络训练算法被引量：7: 3; 作者张翼鹏陈亮郝欢《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第7期1630-1635,共6页; 针对训练多层激励函数量子神经网络(MAF-QNN)时权值与量子间隔的目标函数存在冲突,导致收敛速度和网络性能下降的问题,该文提出一种改进的量子神经网络的训练算法。通过设计输出均方误差和这一目标函数对权值和量子间隔进行统一训练,同... 展开更多; 关键词量子神经网络多层激励函数 Levenberg-Marquardt(LM)算法最速下降; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种改进的量子神经网络频谱感知算法被引量：5: 4; 作者赵阳孙学斌周正《无线电通信技术》 2015年第2期7-11,共5页; 为了克服传统频谱感知的缺点,提升在低信噪比下的频谱检测性能,提出了一种改进的量子神经网络频谱感知算法。通过提取授权用户信号的特征参数,对量子神经网络进行训练,获取授权信号中数据的不确定性并加以存储、记忆,从而实现周围环境&q... 展开更多; 关键词认知无线电频谱感知量子神经网络多层激励函数 Josephson函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于量子神经网络的辐射源识别方法被引量：4: 5; 作者张中山贾可新《航天电子对抗》 2013年第3期26-28,31,共4页; 针对传统的BP神经网络对雷达辐射源识别率不高问题,提出了基于量子神经网络的辐射源识别方法。由于量子神经网络借鉴了量子理论的量子态叠加思想,不仅保留了人工神经网络的固有优势,而且可形成特征空间的多级划分,使得分类具有更大的自... 展开更多; 关键词量子神经网络雷达辐射源识别多层激励函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多层激励函数量子神经网络的入侵检测研究被引量：2: 1; 作者冯建利拱长青; 机构沈阳航空工业学院计算机学院; 出处《沈阳航空工业学院学报》 2010年第1期56-59,共4页; 基金中航一集团航空科学基金资助项目(2007ZC54002); 文摘为解决传统入侵检测模型所存在的检测效率低,对未知的入侵行为检测困难等问题,对神经网路隐层激励函数进行了研究,利用多层激励函数的量子神经网络模型进行入侵检测,该量子神经网络借鉴量子理论中量子态叠加的思想,使得隐层神经元能表示更多地状态或量级,从而很好的对入侵类型进行分类,增加隐层神经元的处理速度和检测性能法。实验表明,叠加的每个sigmoid函数较传统的sigmoid函数不仅对已知的入侵具有较好的识别能力,而且能较好的识别未知入侵行为,从而实现入侵检测的智能化。; 关键词入侵检测量子神经网络多层激励函数; Keywords intrusion detection quantum neural networks multi - level transfer function; 分类号 TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多层激励量子神经网络的鲁棒音频水印算法被引量：2: 2; 作者陈亮李彬张翼鹏郝欢; 机构解放军理工大学通信工程学院解放军解放军南京炮兵学院; 出处《解放军理工大学学报（自然科学版）》 EI 北大核心 2013年第5期473-478,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(61072042); 文摘设计了一种基于多层激励函数量子神经网络的音频水印算法。将水印信号嵌入载体语音的小波低频系数中,再训练量子神经网络建立水印嵌入前后低频小波系数间的联系以便在接收端恢复水印。同时,区别于传统的归一化方法,将小波低频系数规范到同一数量级,避免了恢复水印时小波低频系数的差错传播,提高了算法的鲁棒性。实验结果表明,设计的水印算法对加噪、滤波、重采样和再量化等攻击具有较强的鲁棒性,提取正确率相比BP网络水印算法平均提高1.8%。; 关键词小波变换多层激励函数量子神经网络音频水印; Keywords wavelet decomposition multilevel activation function quantum neural networks audio watermarking; 分类号 TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种改进的量子神经网络训练算法被引量：7: 3; 作者张翼鹏陈亮郝欢; 机构解放军理工大学通信工程学院; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第7期1630-1635,共6页; 基金国家自然科学基金(61072042)资助课题; 文摘针对训练多层激励函数量子神经网络(MAF-QNN)时权值与量子间隔的目标函数存在冲突,导致收敛速度和网络性能下降的问题,该文提出一种改进的量子神经网络的训练算法。通过设计输出均方误差和这一目标函数对权值和量子间隔进行统一训练,同时引入Levenberg-Marquardt(LM)算法降低目标函数陷入局部极小值的概率,实现了对量子神经网络的高效训练。实验结果表明,该文提出的训练算法有效减少了迭代次数,显著提高了网络收敛精度,可应用于数据分类、函数逼近等场合,扩展了多层激励函数量子神经网络的应用领域。; 关键词量子神经网络多层激励函数 Levenberg-Marquardt(LM)算法最速下降; Keywords Quantum Neural Networks（QNN） Multilevel Activation Function（MAF） Levenberg-Marquardt（LM） algorithm Steepest descent; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种改进的量子神经网络频谱感知算法被引量：5: 4; 作者赵阳孙学斌周正; 机构北京邮电大学信息与通信工程学院; 出处《无线电通信技术》 2015年第2期7-11,共5页; 基金国家自然科学基金项目(60902046); 文摘为了克服传统频谱感知的缺点,提升在低信噪比下的频谱检测性能,提出了一种改进的量子神经网络频谱感知算法。通过提取授权用户信号的特征参数,对量子神经网络进行训练,获取授权信号中数据的不确定性并加以存储、记忆,从而实现周围环境"频谱机会"的检测。为了提高量子神经网络的收敛性、稳定性,对算法进行改进,采用三层Josephson函数作为激励函数,缩短激励函数的饱和区,减少训练过程中出现"假饱和"现象;并在原有的学习目标函数中加入约束条件,使网络权值的调整和量子间隔的更新在学习过程中的相互影响降到最低。通过实验仿真得出,改进后的量子神经网络算法与改进前的算法、BP神经网络检测算法相比,不但在网络收敛速度和稳定性上有了明显提升,而且在低信噪比情况下具有更高的检测概率。; 关键词认知无线电频谱感知量子神经网络多层激励函数 Josephson函数; Keywords cognitive radio spectrum sensing quantum neural network multi-level transfer function Josephson lunction; 分类号 TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于量子神经网络的辐射源识别方法被引量：4: 5; 作者张中山贾可新; 机构中国电子科技集团公司第三十八研究所; 出处《航天电子对抗》 2013年第3期26-28,31,共4页; 文摘针对传统的BP神经网络对雷达辐射源识别率不高问题,提出了基于量子神经网络的辐射源识别方法。由于量子神经网络借鉴了量子理论的量子态叠加思想,不仅保留了人工神经网络的固有优势,而且可形成特征空间的多级划分,使得分类具有更大的自由度,从而较好地对辐射源进行分类识别。实验结果表明,相比于传统BP神经网络,该方法能获得更高的雷达辐射源识别率。; 关键词量子神经网络雷达辐射源识别多层激励函数; Keywords quantum neural network radar recognition multilayer transfer function; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TN974 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于多层激励函数量子神经网络的入侵检测研究	冯建利拱长青	《沈阳航空工业学院学报》	2010	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于多层激励量子神经网络的鲁棒音频水印算法	陈亮李彬张翼鹏郝欢	《解放军理工大学学报（自然科学版）》 EI 北大核心	2013	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	一种改进的量子神经网络训练算法	张翼鹏陈亮郝欢	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2013	7	在线阅读下载PDF 职称材料
4	一种改进的量子神经网络频谱感知算法	赵阳孙学斌周正	《无线电通信技术》	2015	5	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于量子神经网络的辐射源识别方法	张中山贾可新	《航天电子对抗》	2013	4	在线阅读下载PDF 职称材料