量子神经网络相关论文
随着我国石油开发力度的加大,低渗透、难以开采的未开发储量越来越多,且低渗产量相对总产量,占比较低。如何有效开发低渗透油田的......
由于当前量子计算机面临难以实质上隔离噪声、量子纠错仍未成熟等困难,量子计算将经历从含噪声中等规模量子计算机到通用容错量子......
量子计算在大数分解以及数据搜索方面表现出了超越经典计算机的实力,引起了研究者的广泛关注,也是量子力学中热门的研究方向。人工......
量子力学本身的特殊性质使得量子算法在解决某些问题上具有量子优势。本文着眼于量子查询算法以及量子强化学习算法,提出了两种不......
近两年来,新型冠状病毒性肺炎已经造成了世界大流行的局面,该病毒最初是2019年末在武汉报道,随后在世界范围内传播。如今,更是有了......
学位
本文分析了基于量子并行计算和量子纠缠特性的量子神经网络的特点，对量子跃迁神经网络、量子衍生神经网络、量子联想记忆等几种量子......
直扩/码分多址(DS/CDMA)系统的多用户检测(MUD)是第三代移动通信(3G)系统中，关系到扩大其通信容量及服务质量的重大课题。MUD研究的......
以量子力学为基础的量子信息学为信息科学和技术的变革提供了新的物理基础，为信息科学的发展提供了新的原理和方法。人工神经网络有......
二十世纪初发展起来的量子力学是继相对论之后人们对客观物质世界的本质认识的一大进步。而量子信息学则将信息学和量子力学成功地......
约瑟夫森结神经元的提出为研究神经网络提供了一个新的工具。本文将约瑟夫森结神经元与量子计算相结合，研究基于约瑟夫森结的量子神......
声音是人类进行信息交流最快捷、最有效以及最重要的方式。随着音频净化技术的快速发展，传统的处理方法在低信噪比环境下已经不能实......
量子神经网络(Quantum Neural Network)是传统神经网络与量子计算相结合而产生的一种全新的网络计算模型。通过将量子计算中量子态......
随着网络的应用越来越广泛,网络的入侵手段也越来越多,从而严重威胁了网络的安全。只从静态防御的角度(如访问控制、防火墙、数据......
随着电子计算机计算能力和互联网的高速发展,人工智能迎来了第三个发展浪潮。在国家推行的人工智能强国政策的积极鼓励下,人工智能......
近年来,随着量子计算机的不断发展,量子计算以其超强的并行计算能力和指数级的存储容量等特征,被誉为未来计算科学发展的重要方向......
随着互联网技术的飞速发展,网络已经成为社会和经济发展的强大推动力,各领域的发展对于网络的依赖程度越来越大,其安全问题的重要......
电力电子是一门研究电能变换的理论、方法和应用的学科,因为能够高效率地提供任意形式的电能而被广泛应用。相比于两电平逆变器,多......
在电力系统中,变压器的作用尤为显著,其运行状态直接关系到电力系统能否稳定运行。变压器发生故障的征兆与其产生的故障类型有着比......
本文将传统的BP神经网络和RBF神经网络与量子并行计算的概念相结合,设计得到两种全新的量子神经网络模型,分别为量子BP神经网络模......
量子神经网络（Quantum Neural Network）是一种崭新的技术理论，是人工神经网络与量子计算理论相结合而产生的，它能够充分利用量子计算的......
手写体数字识别问题是模式识别和图像处理领域的一项重要研究课题,对它的深入研究具有重大的社会效益和经济效益。在手写体数字的......
量子神经网络(Quantum Neural Network)是一种全新的理论,是人工神经网络与量子计算理论相结合的产物。量子神经网络吸收两者的优......
近年来世界各国都对故障诊断十分重视，因为一旦在生产过程中出现故障，都有可能使机械设备整体停工，给生产等带来极大的经济损失，甚至威......
学位
随着无线通信新兴技术的不断涌现,人们对无线频谱资源的需求也在不断上升。而现有的静态频谱使用政策,导致可分配的频谱资源少之又......
量子神经网络(Quantum Neural Network, QNN)是量子计算和神经网络理论相结合产生的新的计算模型,是当今新兴的前沿交叉学科之一.......
为了准确有效识别变压器故障模式,将粗糙集和量子神经网络结合进行变压器故障诊断.采用量子神经网络在宏观上收集数据信息,在微观......
通过文献调研,了解数字油田的特征、应用以及未来发展与量子神经网络的概念、模型及应用。通过量子神经网络在石油领域所取得的交......
以通用量子门组(即相移门和受控非门)作为基本的计算单元,构造出全新的量子神经元模型,并由此组成前馈型结构网络.仿真结果表明,就......
针对三电平逆变器电路拓扑结构复杂,电路具有较强的非线性特征问题,提出一种基于小波包分析和量子神经网络的三电平逆变器开路故障......
针对模拟电路中部分故障类别发生重叠的特点，提出了一种基于量子神经网络算法的模拟电路故障诊断方法。在被测电路输出端采集时域响......
利用一种改进的量子神经网络（IPSO-QNN）在时域上对语音信号进行降噪处理,重点改进了QNN所涉及到的学习算法.针对粒子群算法本身存在......
为了提高隐蔽信道的检测率,讨论了传统的隐蔽信道检测技术的原理并对其特点作了详细的对比研究;通过对网络隐蔽通道特点的归纳和分......
将量子叠加的概念引入前向神经网络，提出了量子神经网络的计算模型。量子神经网络分类器是将量子迁移（量子间隔）概念引入前向神经网络......
提出一种用于电力系统短期负荷预测的量子神经网络方法。量子神经网络模型作为单一预测模型对负荷进行预测。利用神经网络,非线性......
道路交通事故预测是道路交通安全研究的一项重要内容.针对BP神经网络在道路交通事故预测中精度不足及收敛速度慢的问题,引入量子神......
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......
传统证据理论在变压器故障诊断中存在主观局限性,且对证据体可靠性的选取缺乏科学性.为了融合变压器色谱分析数据与电气试验数据,......
针对传统端点检测算法在多种复杂噪声环境下端点检测正确率低、鲁棒性较弱的问题,提出多特征和加速粒子群优化量子神经网络（APSO-QN......
为了将功能强大的神经网络应用到连续变量量子信息处理中，需要建立连续变量的量子神经网络（QNN）模型。以相干态量子逻辑门为基元，基于Q......
为提高字符识别的正确率与可靠性,将图像处理技术与量子神经网络(QNN)相结合,对基于QNN的字符识别系统进行了研究;采用粗网格特征......
提出了一种采用小波变换和量子神经网络的音频数字水印算法。首先对分帧的音频信号进行小波分解，利用量子神经网络将音频信号的小波......
针对一维振动信号的压缩特点,提出一种基于自适应学习的量子神经网络振动信号压缩方法。方法针对梯度下降法3个参数相互影响,导致......
针对电路故障诊断时，故障模式之问存在交叉数据的模式识别问题，将多层激励甬数的量子神经网络引入多传感器信息融合之中，提出一种基于......
研究了一种将新特征提取方法(13维特征提取法)与量子神经网络相结合,来实现手写数字识别的方法。13维特征提取法是从每个字符中提......
深入研究了量子竞争网络的原理,基于量子竞争算法,通过引入神经元侧抑制功能与强化学习机制,建立了量子侧抑制强化竞争网络模型,提......
MIMO信号的最优检测在常规条件下是一NP难解问题。利用量子并行计算和量子纠缠等特性，量子计算与人工神经网络结合的量子神经网络能......
提出了基于小波包与量子神经网络的容差模拟电路的软故障诊断,将故障的不确定性数据合理地分配到各类中,减少了故障检测的不确定度......
