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一种量子自组织特征映射网络模型及聚类算法
被引量：
13
1
作者
李盼池
李士勇
《量子电子学报》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第4期463-468,共6页
提出一种量子自组织特征映射网络模型及聚类算法。量子神经元的输入和权值均为量子比特,输出为实数,量子自组织特征映射网络由输入层和竞争层组成。首先将聚类样本转换成量子态形式并提交给输入层,完成聚类样本的输入;然后计算样本量子...
提出一种量子自组织特征映射网络模型及聚类算法。量子神经元的输入和权值均为量子比特,输出为实数,量子自组织特征映射网络由输入层和竞争层组成。首先将聚类样本转换成量子态形式并提交给输入层,完成聚类样本的输入;然后计算样本量子态与相应权值量子态的相似系数,提取聚类样本所隐含的模式特征,并对其进行自组织,在竞争层将聚类结果表现出来。采用量子门更新量子权值,分无监督和有监督两个阶段完成网络的训练。仿真实验结果表明该模型及算法明显优于普通自组织特征映射网络。
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关键词
量子
光学
量子
自组织特征映射网络
量子聚类算法
量子
神经元
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题名
一种量子自组织特征映射网络模型及聚类算法
被引量：
13
1
作者
李盼池
李士勇
机构
哈尔滨工业大学控制科学与工程系
出处
《量子电子学报》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第4期463-468,共6页
基金
国家自然科学基金(5D138010)
文摘
提出一种量子自组织特征映射网络模型及聚类算法。量子神经元的输入和权值均为量子比特,输出为实数,量子自组织特征映射网络由输入层和竞争层组成。首先将聚类样本转换成量子态形式并提交给输入层,完成聚类样本的输入;然后计算样本量子态与相应权值量子态的相似系数,提取聚类样本所隐含的模式特征,并对其进行自组织,在竞争层将聚类结果表现出来。采用量子门更新量子权值,分无监督和有监督两个阶段完成网络的训练。仿真实验结果表明该模型及算法明显优于普通自组织特征映射网络。
关键词
量子
光学
量子
自组织特征映射网络
量子聚类算法
量子
神经元
Keywords
quantum optics
quantum self-organization feature mapping networks
quantum clustering algorithm
quantum neuron
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种量子自组织特征映射网络模型及聚类算法
李盼池
李士勇
《量子电子学报》
CAS
CSCD
北大核心
2007
13
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