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ECG-QGAN:基于量子生成对抗网络的心电图生成式信息系统: 1; 作者瞿治国陈韦龙 +2 位作者孙乐刘文杰张彦春《计算机研究与发展》北大核心 2025年第7期1622-1638,共17页; 据统计,我国心血管疾病患病人数约达3.3亿,每年因为心血管疾病死亡的人数占总死亡人数的40%.在这种背景下,心脏病辅助诊断系统的发展显得尤为重要,但其开发受限于缺乏不含患者隐私信息和由医疗专家标注的大量心电图(electrocardiogram,E... 展开更多; 关键词生成式信息系统心电图量子生成对抗网络量子双向门控循环单元量子卷积神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于QCNN的非线性跟踪问题研究被引量：1: 2; 作者牛德智陈长兴 +3 位作者符辉赵延明屈坤王旭婧《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第12期3634-3637,共4页; 针对如何快速准确地跟踪到非线性系统的状态问题,研究了量子细胞神经网络(QCNN)在非线性跟踪中的应用。在满足Lyapunov函数指数收敛的条件下,设计了一种新型参数形式的控制器,在此基础上,对三种非线性系统即确定性非线性运动、参数和运... 展开更多; 关键词量子细胞神经网络非线性跟踪 LYAPUNOV函数控制器蔡氏电路; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于量子卷积神经网络的图像识别新模型被引量：6: 3; 作者范兴奎刘广哲 +3 位作者王浩文马鸿洋李伟王淑梅《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期642-650,共9页; 为了解决卷积神经网络对内存和时间效率要求越来越高的问题,提出一种面向数字图像分类的新模型,该模型为基于强纠缠参数化线路的量子卷积神经网络。首先对经典图像进行预处理和量子比特编码,提取图像的特征信息,并将其制备为量子态作为... 展开更多; 关键词量子计算图像分类量子卷积神经网络参数化量子电路; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Arnold变换的量子图像混沌加密方法被引量：8: 4; 作者石金晶陈添 +2 位作者陈淑慧李琴施荣华《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第12期4284-4293,共10页; 在确保量子图像密码算法安全的基础上,为进一步优化解密图像质量及计算复杂度,该文提出一种基于Arnold变换的量子图像混沌加密方案。方案使用量子细胞神经网络产生的混沌信号来控制量子Arnold变换、量子交换(SWAP)和量子控制非操作(CNO... 展开更多; 关键词量子图像密码量子细胞神经网络量子混沌系统量子Arnold变换; 在线阅读下载PDF 职称材料

量子细胞神经网络中的分岔与混沌被引量：3: 5; 作者王森蔡理刘河潮《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2005年第3期85-87,共3页; 以量子细胞的极化率和量子相位作为状态变量,以细胞内量子点间的能量比例系数为分岔参数,对由三个量子细胞自动机耦合而成的量子细胞神经网络所呈现的丰富的混沌动力学行为进行了理论分析和计算机仿真研究。通过数值计算得到了最大Lyapu... 展开更多; 关键词量子细胞神经网络拟周期分岔混沌; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于量子细胞自动机的三维量子细胞神经网络: 6; 作者王森蔡理 +1 位作者李芹吴刚《量子电子学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第5期540-545,共6页; 以量子细胞自动机为神经元,提出了一种三维的量子细胞神经网络结构;该量子细胞网络包含上下两层的量子细胞自动机阵列,并引入了A模板、B模板以及阈值的概念。以量子细胞自动机的极化率为像素值,通过选择不同的模板、阈值等参数,使得量... 展开更多; 关键词图像处理量子细胞神经网络细胞神经网络量子细胞自动机; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多混沌和分数Fourier的光学图像加密算法被引量：14: 7; 作者陈晓冬底晓强李锦青《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期251-263,共13页; 针对双随机相位编码光学图像加密系统的非线性不足和密钥空间小的问题,提出一种基于多混沌和分数Fourier变换的光学图像加密算法.首先,迭代分数阶Chen混沌系统生成三组混沌序列,分别置乱明文图像的三基色分量以减小图像像素相关性.然后... 展开更多; 关键词双随机相位编码量子细胞神经网络混沌分数Fourier变换光学图像加密; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名ECG-QGAN:基于量子生成对抗网络的心电图生成式信息系统: 1; 作者瞿治国陈韦龙孙乐刘文杰张彦春; 机构南京信息工程大学计算机学院、网络空间安全学院南京信息工程大学软件工程学院浙江师范大学计算机科学与技术学院鹏城实验室新型网络研究部; 出处《计算机研究与发展》北大核心 2025年第7期1622-1638,共17页; 基金科技创新2030—“量子通信与量子计算机”重大项目(2021ZD0302901) 国家自然科学基金项目(61373131,62071240)。; 文摘据统计,我国心血管疾病患病人数约达3.3亿,每年因为心血管疾病死亡的人数占总死亡人数的40%.在这种背景下,心脏病辅助诊断系统的发展显得尤为重要,但其开发受限于缺乏不含患者隐私信息和由医疗专家标注的大量心电图(electrocardiogram,ECG)临床数据.作为一门新兴学科,量子计算可通过利用量子叠加和纠缠特性,能够探索更大、更复杂的状态空间,进而有利于生成同临床数据一样的高质量和多样化的ECG数据.为此,提出了一种基于量子生成对抗网络(QGAN)的ECG生成式信息系统,简称ECG-QGAN.其中QGAN由量子双向门控循环单元(quantum bidirectional gated recurrent unit,QBiGRU)和量子卷积神经网络(quantum convolutional neural network,QCNN)组成.该系统利用量子的纠缠特性提高生成能力,以生成与现有临床数据一致的ECG数据,从而可以保留心脏病患者的心跳特征.该系统的生成器和判别器分别采用QBiGRU和QCNN,并应用了基于矩阵乘积状态(matrix product state,MPS)和树形张量网络(tree tensor network,TTN)所设计的变分量子电路(variational quantum circuit,VQC),可以使该系统在较少的量子资源下更高效地捕捉ECG数据信息,生成合格的ECG数据.此外,该系统应用了量子Dropout技术,以避免训练过程中出现过拟合问题.最后,实验结果表明,与其他生成ECG数据的模型相比,ECG-QGAN生成的ECG数据具有更高的平均分类准确率.同时它在量子位数量和电路深度方面对当前噪声较大的中尺度量子(noise intermediate scale quantum,NISQ)计算机是友好的.; 关键词生成式信息系统心电图量子生成对抗网络量子双向门控循环单元量子卷积神经网络; Keywords generative information system electrocardiogram(ECG) quantum generative adversarial network(QGAN) quantum bidirectional gated recurrent unit(QBiGRU) quantum convolutional neural network(qcnn); 分类号 TP391 [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QCNN的非线性跟踪问题研究被引量：1: 2; 作者牛德智陈长兴符辉赵延明屈坤王旭婧; 机构空军工程大学理学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第12期3634-3637,共4页; 基金陕西省电子信息综合集成重点实验室项目(201107Y16) 军内武器系统科研项目(KJ2010182 KJ2012184); 文摘针对如何快速准确地跟踪到非线性系统的状态问题,研究了量子细胞神经网络(QCNN)在非线性跟踪中的应用。在满足Lyapunov函数指数收敛的条件下,设计了一种新型参数形式的控制器,在此基础上,对三种非线性系统即确定性非线性运动、参数和运动规律未知的非线性数据系统以及典型蔡氏电路进行了QCNN跟踪研究。仿真结果表明,在QCNN系统中,通过设计合理的控制器可以实现非线性问题状态的有效跟踪,且实验结果为QCNN系统复杂度与跟踪的及时性之间关系提供了参考依据和有力的说明。设计的新型控制器及对实际问题处理方法为QCNN的理论及应用研究具有借鉴意义。; 关键词量子细胞神经网络非线性跟踪 LYAPUNOV函数控制器蔡氏电路; Keywords qcnn （ quantum cellular neural networks） nonlinear tracking Lyapunov function controller Chua＇ s circuit; 分类号 TP391 [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

题名基于量子卷积神经网络的图像识别新模型被引量：6: 3; 作者范兴奎刘广哲王浩文马鸿洋李伟王淑梅; 机构青岛理工大学理学院青岛理工大学信息与控制工程学院; 出处《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期642-650,共9页; 基金国家自然科学基金(11975132,61772295) 山东省自然基金面上项目(ZR2021MF049) +1 种基金山东省自然科学基金(ZR2019YQ01) 山东省高等教育科技计划项目(J18KZ012)。; 文摘为了解决卷积神经网络对内存和时间效率要求越来越高的问题,提出一种面向数字图像分类的新模型,该模型为基于强纠缠参数化线路的量子卷积神经网络。首先对经典图像进行预处理和量子比特编码,提取图像的特征信息,并将其制备为量子态作为量子卷积神经网络模型的输入。通过设计模型量子卷积层、量子池化层、量子全连接层结构,高效提炼主要特征信息,最后对模型输出执行Z基测量,根据期望值完成图像分类。实验数据集为MNIST数据,{0,1}分类和{2,7}分类准确率均达到了100%。对比结果表明,采用平均池化下采样的三层网络结构的QCNN模型具有更高的测试精度。; 关键词量子计算图像分类量子卷积神经网络参数化量子电路; Keywords image classification parameterized quantum circuit(PQC) quantum computing quantum convolutional neural network(qcnn); 分类号 TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Arnold变换的量子图像混沌加密方法被引量：8: 4; 作者石金晶陈添陈淑慧李琴施荣华; 机构中南大学计算机学院湘潭大学计算机学院; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第12期4284-4293,共10页; 基金国家自然科学基金(61972418,61872390) 湖南省自然科学基金(2020JJ4750) +1 种基金 CCF-百度松果基金(2021PP15002000)。; 文摘在确保量子图像密码算法安全的基础上,为进一步优化解密图像质量及计算复杂度,该文提出一种基于Arnold变换的量子图像混沌加密方案。方案使用量子细胞神经网络产生的混沌信号来控制量子Arnold变换、量子交换(SWAP)和量子控制非操作(CNOT),然后将这些操作作用于量子明文图像中以获得相应的密文图像。研究结果表明:所提量子灰度图像加密方法具有高安全性、高解密图像质量及低计算复杂度的特点。; 关键词量子图像密码量子细胞神经网络量子混沌系统量子Arnold变换; Keywords quantum image cryptography quantum cellular neural network quantum chaotic system quantum Arnold transform; 分类号 TN918.4 [电子电信—通信与信息系统] TP309.7 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名量子细胞神经网络中的分岔与混沌被引量：3: 5; 作者王森蔡理刘河潮; 机构空军工程大学工程学院空军工程大学理学院; 出处《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2005年第3期85-87,共3页; 基金陕西省自然科学基金(2002F34) 空军工程大学学术基金资助项目(2002X12); 文摘以量子细胞的极化率和量子相位作为状态变量,以细胞内量子点间的能量比例系数为分岔参数,对由三个量子细胞自动机耦合而成的量子细胞神经网络所呈现的丰富的混沌动力学行为进行了理论分析和计算机仿真研究。通过数值计算得到了最大Lyapunov指数谱,分岔图和功率谱,结果表明该系统通过拟周期分岔进入混沌且系统只有一个混沌区域,在混沌区中没有周期窗口。; 关键词量子细胞神经网络拟周期分岔混沌; Keywords quantum cellular neural network quasi - periodic bifurcation chaos; 分类号 O415 [理学—理论物理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于量子细胞自动机的三维量子细胞神经网络: 6; 作者王森蔡理李芹吴刚; 机构空军工程大学理学院; 出处《量子电子学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第5期540-545,共6页; 基金陕西省自然基金科学基础研究计划项目(2005F20) 空军工程大学理学院学位论文创新基金(2007B003); 文摘以量子细胞自动机为神经元,提出了一种三维的量子细胞神经网络结构;该量子细胞网络包含上下两层的量子细胞自动机阵列,并引入了A模板、B模板以及阈值的概念。以量子细胞自动机的极化率为像素值,通过选择不同的模板、阈值等参数,使得量子细胞神经网络实现了"与"、"或"、"非"操作以及边缘提取等图像处理功能,并利用MATLAB进行了仿真验证,数值仿真结果验证了其在图像处理上的有效性。与传统的细胞神经网络相比,量子细胞神经网络易于实现超大规模且具有超低功耗、超高集成度等优点。; 关键词图像处理量子细胞神经网络细胞神经网络量子细胞自动机; Keywords image processing quantum cellular neural network cellular neural network quantum cellular automata; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多混沌和分数Fourier的光学图像加密算法被引量：14: 7; 作者陈晓冬底晓强李锦青; 机构长春理工大学计算机科学技术学院吉林省网络与信息安全重点实验室长春理工大学信息化中心; 出处《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期251-263,共13页; 基金吉林省教育厅科研项目(JJKH20181137KJ); 文摘针对双随机相位编码光学图像加密系统的非线性不足和密钥空间小的问题,提出一种基于多混沌和分数Fourier变换的光学图像加密算法.首先,迭代分数阶Chen混沌系统生成三组混沌序列,分别置乱明文图像的三基色分量以减小图像像素相关性.然后,利用量子细胞神经网络超混沌系统调制随机相位模板,以其复杂的非线性动力学特征弥补双随机相位编码系统非线性不足的缺陷.其次,通过使用分数阶混沌、超混沌系统和二维分数Fourier变换使加密算法的密钥空间达到了2^(765).最后,密钥敏感性测试、相关性分析、已知明文攻击、噪声攻击和剪切攻击等实验表明本算法具有密钥敏感性强、密文图像像素相关性低和抗攻击性强的优点.; 关键词双随机相位编码量子细胞神经网络混沌分数Fourier变换光学图像加密; Keywords double random phase encoding quantum cellular neural network chaos fractional Fourier transform optical image encryption; 分类号 TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 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	ECG-QGAN:基于量子生成对抗网络的心电图生成式信息系统	瞿治国陈韦龙孙乐刘文杰张彦春	《计算机研究与发展》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于QCNN的非线性跟踪问题研究	牛德智陈长兴符辉赵延明屈坤王旭婧	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2013	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于量子卷积神经网络的图像识别新模型	范兴奎刘广哲王浩文马鸿洋李伟王淑梅	《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	6	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于Arnold变换的量子图像混沌加密方法	石金晶陈添陈淑慧李琴施荣华	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2022	8	在线阅读下载PDF 职称材料
5	量子细胞神经网络中的分岔与混沌	王森蔡理刘河潮	《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心	2005	3	在线阅读下载PDF 职称材料
6	一种基于量子细胞自动机的三维量子细胞神经网络	王森蔡理李芹吴刚	《量子电子学报》 CAS CSCD 北大核心	2008	0	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于多混沌和分数Fourier的光学图像加密算法	陈晓冬底晓强李锦青	《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2019	14	在线阅读下载PDF 职称材料