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一种量子竞争学习算法
被引量：
6
1
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...
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。
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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
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职称材料
题名
一种量子竞争学习算法
被引量：
6
1
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]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
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