量子过程神经网络模型算法及应用

作     者：李盼池 王海英 戴庆 肖红 

作者机构：东北石油大学计算机与信息技术学院大庆163318 

出 版 物：《物理学报》 (Acta Physica Sinica)

年 卷 期：2012年第61卷第16期

页      面：24-32页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 07[理学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 070201[理学-理论物理] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 0702[理学-物理学] 

基　　金：国家自然科学基金(批准号:61170132) 中国博士后科学基金(批准号:20090460864 201003405) 黑龙江省博士后科学基金(批准号:LBH-Z09289) 黑龙江省教育厅科学基金(批准号:11551015)资助的课题~~ 

主　　题：量子计算 量子过程神经元 量子过程神经网络 算法设计 

摘      要：为提高过程神经网络的逼近和泛化能力,从研究过程神经元信息处理的量子计算实现机理入手,提出基于量子旋转门及多位受控非门的物理意义构造量子过程神经元的新思想.将离散化后的过程式输入信息作为受控非门的控制位,经过量子旋转门作用后控制目标量子位的状态,以目标量子位处于状态|1〉的概率幅作为量子过程神经元的输出.以量子过程神经元为隐层,普通神经元为输出层,可构成量子过程神经网络.基于量子计算机理推导了该模型的学习算法.将该模型用于太阳黑子数年均值预测,应用结果表明,所提方法与普通过程神经网络相比,预测精度有所提高,对于复杂预测问题具有一定理论意义和实用价值.