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量子神经计算和量子遗传算法的理论分析和应用被引量：4: 1; 作者庄镇泉李斌 +3 位作者解光军杨俊安邹谊尹燕《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2005年第7期1-5,共5页; 经过比较研究发现,在量子计算与神经网络和遗传算法之间,不论在计算思想上还是模型表达上,都存在着许多相似之处,这些相似性启发人们去研究基于量子理论的神经网络和遗传算法模型,一方面探索神经网络和遗传算法在量子系统上的实现方法,... 展开更多; 关键词量子遗传算法量子神经计算应用量子神经网络量子计算算法模型量子理论比较研究量子系统研究工作系统实现物理模型量子概率相似性课题组表达; 在线阅读下载PDF 职称材料

信息理论的新进展——量子信息论与量子神经计算被引量：2: 2; 作者郑宝玉赵生妹李飞《南京邮电学院学报（自然科学版）》 2002年第3期6-14,共9页; 正如信息论是现有通信和信息处理的理论指导一样,基于量子力学原理的量子信息论将成为下一代通信模式———量子通信的理论基础,量子计算与神经计算相结合的量子神经计算将成为未来信息处理的重要手段。从量子信息基础出发,讨论量子信... 展开更多; 关键词信息理论量子信息论量子比特量子态量子纠缠量子叠加态量子神经计算信息通信; 在线阅读下载PDF 职称材料

量子神经计算被引量：3: 3; 作者解光军《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 2002年第3期355-359,共5页; 量子计算与神经计算的结合是当前人工神经网络理论发展的一个前沿课题 ,由此而产生的量子神经计算新范式具有很高的理论价值和应用潜力。文章在介绍量子计算基本原理的基础上 ,讨论了将它引入神经计算领域的可能性和可行性 ,从理论上分... 展开更多; 关键词量子计算量子神经计算量子神经网络神经计算人工神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

量子神经动力学分析被引量：2: 4; 作者钟艳花余永权余晓敏《量子电子学报》 CAS CSCD 北大核心 2005年第2期192-195,共4页; 量子计算与神经计算的结合是当前人工神经网络理论发展的一个前沿课题,由此而产生的量子神经计算范式具有很高的理论价值,我们在量子理论基本原理的基础上讨论了把量子理论引入神经计算领域的可能性和可行性,并详细分析量子神经的动力... 展开更多; 关键词量子信息量子计算量子神经计算量子神经动力学; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种量子竞争学习算法被引量：6: 5; 作者解光军庄镇泉《量子电子学报》 CAS CSCD 北大核心 2003年第1期42-46,共5页; 量子计算(Quantum Computation)以其独特的性能引起广泛瞩目。本文尝试将量子计算与传统的神经计算结合起来,通过设计若干个量子算子来构造Hamming神经网络的量子对照物,从而提出一种量子竞争学习算法(Quantum Competitive Learning Alg... 展开更多; 关键词量子竞争学习算法量子计算 HAMMING神经网络量子神经计算 QCLA; 在线阅读下载PDF 职称材料

量子纠缠联想记忆: 6; 作者钟艳花余晓敏《量子电子学报》 CAS CSCD 北大核心 2005年第6期873-878,共6页; 提出一种基于量子纠缠的联想记忆神经网络(QuEAM)。对比传统的联想记忆网络,QuEAM的存储容量得到了指数级的增大。学习算法是根据纠缠量度的性质,采用Grover量子迭代算法的基本原理局域放大量子位(qubit)的概率振幅,相当于传统计算机... 展开更多; 关键词量子光学量子计算量子联想记忆量子神经计算; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名量子神经计算和量子遗传算法的理论分析和应用被引量：4: 1; 作者庄镇泉李斌解光军杨俊安邹谊尹燕; 机构中国科学技术大学电子科学与技术系; 出处《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2005年第7期1-5,共5页; 基金国家自然科学基金; 文摘经过比较研究发现,在量子计算与神经网络和遗传算法之间,不论在计算思想上还是模型表达上,都存在着许多相似之处,这些相似性启发人们去研究基于量子理论的神经网络和遗传算法模型,一方面探索神经网络和遗传算法在量子系统上的实现方法,另一方面研究量子理论启发下的新的神经网络与遗传算法模型.本文总结了本课题组近年来在量子计算与神经网络和遗传算法相结合领域的研究工作,包括量子系统实现神经计算的理论分析,量子神经网络物理模型的研究,基于量子概率表达的量子遗传算法及其应用研究等,并对今后的发展提出了展望.; 关键词量子遗传算法量子神经计算应用量子神经网络量子计算算法模型量子理论比较研究量子系统研究工作系统实现物理模型量子概率相似性课题组表达; 分类号 O413 [理学—理论物理] TN957 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名信息理论的新进展——量子信息论与量子神经计算被引量：2: 2; 作者郑宝玉赵生妹李飞; 机构南京邮电学院信号与信息处理研究所南京邮电学院信息工程系南京邮电学院继续教育学院; 出处《南京邮电学院学报（自然科学版）》 2002年第3期6-14,共9页; 基金国家自然科学基金(60272066)资助项目; 文摘正如信息论是现有通信和信息处理的理论指导一样,基于量子力学原理的量子信息论将成为下一代通信模式———量子通信的理论基础,量子计算与神经计算相结合的量子神经计算将成为未来信息处理的重要手段。从量子信息基础出发,讨论量子信息论和量子神经计算两个方面,前者涉及量子信源编码、量子纠错编码、量子信道容量计算以及量子信息加密等内容;后者涉及量子神经计算基本原理。并就量子信息理论与现有信息论、经典神经网络与量子神经网络之间的异同之处加以比较。; 关键词信息理论量子信息论量子比特量子态量子纠缠量子叠加态量子神经计算信息通信; Keywords Qubit Quantum state Entanglement Superposition of quantum state Quantumneural computing; 分类号 TN911.2 [电子电信—通信与信息系统] G202 [文化科学—传播学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名量子神经计算被引量：3: 3; 作者解光军; 机构合肥工业大学理学院; 出处《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 2002年第3期355-359,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目 ( 6 0 1710 2 9); 文摘量子计算与神经计算的结合是当前人工神经网络理论发展的一个前沿课题 ,由此而产生的量子神经计算新范式具有很高的理论价值和应用潜力。文章在介绍量子计算基本原理的基础上 ,讨论了将它引入神经计算领域的可能性和可行性 ,从理论上分析了量子神经计算所具有的性能 ,并给出量子神经计算模型的几种可能形式。; 关键词量子计算量子神经计算量子神经网络神经计算人工神经网络; Keywords quantum computation quantum neural computation quantum neural networks; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] O413 [理学—理论物理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名量子神经动力学分析被引量：2: 4; 作者钟艳花余永权余晓敏; 机构江门职业技术学院计算机系广东工业大学计算机学院暨南大学物理系; 出处《量子电子学报》 CAS CSCD 北大核心 2005年第2期192-195,共4页; 基金国家自然科学基金(60272089)广东省自然科学基金(980406)的资助; 文摘量子计算与神经计算的结合是当前人工神经网络理论发展的一个前沿课题,由此而产生的量子神经计算范式具有很高的理论价值,我们在量子理论基本原理的基础上讨论了把量子理论引入神经计算领域的可能性和可行性,并详细分析量子神经的动力学行为,为以后建立量子神经网络和研究量子神经网络的学习算法打下了坚实的理论基础。最后简单讨论了一些与量子神经计算有关的其它问题。; 关键词量子信息量子计算量子神经计算量子神经动力学; Keywords quantum information: quantum neural computation quantum computation quantum neurodynamics; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP18 [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

题名一种量子竞争学习算法被引量：6: 5; 作者解光军庄镇泉; 机构中国科技大学量子通讯与量子计算实验室合肥工业大学应用物理系; 出处《量子电子学报》 CAS CSCD 北大核心 2003年第1期42-46,共5页; 基金国家自然科学基金(60171029)资助; 文摘量子计算(Quantum Computation)以其独特的性能引起广泛瞩目。本文尝试将量子计算与传统的神经计算结合起来,通过设计若干个量子算子来构造Hamming神经网络的量子对照物,从而提出一种量子竞争学习算法(Quantum Competitive Learning Algorithm,QCLA),它能够实现模式分类和联想记忆。; 关键词量子竞争学习算法量子计算 HAMMING神经网络量子神经计算 QCLA; Keywords quantum learning quantum computation Hamming neural network quantum neural computation; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] O413 [理学—理论物理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名量子纠缠联想记忆: 6; 作者钟艳花余晓敏; 机构江门职业技术学院计算机系暨南大学物理系; 出处《量子电子学报》 CAS CSCD 北大核心 2005年第6期873-878,共6页; 文摘提出一种基于量子纠缠的联想记忆神经网络(QuEAM)。对比传统的联想记忆网络,QuEAM的存储容量得到了指数级的增大。学习算法是根据纠缠量度的性质,采用Grover量子迭代算法的基本原理局域放大量子位(qubit)的概率振幅,相当于传统计算机的按位操作,讨论了这个学习算法下的量子基本原理。最后给出具体的例子说明了算法的有效性。; 关键词量子光学量子计算量子联想记忆量子神经计算; Keywords quantum optics quantum computation quantum associative memory quantum neural computation; 分类号 TP18 [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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	量子神经计算和量子遗传算法的理论分析和应用	庄镇泉李斌解光军杨俊安邹谊尹燕	《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心	2005	4	在线阅读下载PDF 职称材料
2	信息理论的新进展——量子信息论与量子神经计算	郑宝玉赵生妹李飞	《南京邮电学院学报（自然科学版）》	2002	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	量子神经计算	解光军	《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD	2002	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	量子神经动力学分析	钟艳花余永权余晓敏	《量子电子学报》 CAS CSCD 北大核心	2005	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	一种量子竞争学习算法	解光军庄镇泉	《量子电子学报》 CAS CSCD 北大核心	2003	6	在线阅读下载PDF 职称材料
6	量子纠缠联想记忆	钟艳花余晓敏	《量子电子学报》 CAS CSCD 北大核心	2005	0	在线阅读下载PDF 职称材料