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题名蜂群搜索的量子比特旋转算法及其应用
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作者
樊俊杰
袁博
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机构
北京交通大学经济管理学院
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2018年第9期51-54,共4页
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基金
国家自然科学基金青年项目(71403096)
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文摘
系统最优化是运筹学的重要研究成果,它拟借助数理统计方法研究各系统的优化方案与路径,以期为决策者提供科学决策的方法论。文章在蜂群算法上调整量子比特参数,并通过量子比特的绕轴旋转,以获取蜂群个体优化搜索方案与路径。并在此基础上,将该拓展算法运用到物流配送中心的选址优化组合与设计中,以进一步丰富系统优化算法理论。实例研究表明蜂群搜索的量子比特旋转算法具有理论上的优越性与实证上的有效性。
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关键词
系统最优化
蜂群搜索
量子比特旋转算法
物流经济学
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分类号
F224
[经济管理—国民经济]
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题名混合量子衍生神经网络模型及算法
被引量：3
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作者
李盼池
李国蕊
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机构
东北石油大学计算机与信息技术学院
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第1期111-118,共8页
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基金
国家自然科学基金(61170132)
黑龙江省自然科学基金(F2015021)
黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12541059)~~
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文摘
为提高人工神经网络的逼近能力,该文从研究隐层神经元的映射机制入手,提出基于量子比特在Bloch球面的绕轴旋转构造神经网络模型的新思想。首先将样本线性变换为量子比特的相位,并使量子比特在Bloch球面上分别绕着3个坐标轴旋转,旋转角度即为网络参数。然后通过投影测量可以得到量子比特的球面坐标,将这些坐标值提交到隐层激励函数,可得隐层神经元的输出。输出层采用普通神经元。基于L-M(Levenberg-Marquardt)算法设计了该模型的学习算法。实验结果表明,该文提出的模型在逼近能力、泛化能力、鲁棒性能方面,均优于采用L-M算法的普通神经网络。
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关键词
量子计算
量子比特旋转
量子衍生神经元
量子衍生神经网络
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Keywords
Quantum computation
Qubit ratation
Quantum-inspired neuron
Quantum-inspired 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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