检索结果-南通市图书馆

计算机测量与控制 2014年第3期22卷 700-702,712页

作者：马亮杨萍萍谷学静邢玉秀河北联合大学轻工学院唐山063000 河北联合大学电气工程学院唐山063000

针对污水处理过程所具有的多变量、非线性和大时滞的特点,将云模型与qnn(量子神经网络)以串联方式有机结合,首先利用云变换方法进行网络的结构辨识和云模型的特征提取,同时通过在输入层引入单位延时环节描述污水出水的动态过程,研究提... 详细信息

针对污水处理过程所具有的多变量、非线性和大时滞的特点,将云模型与qnn(量子神经网络)以串联方式有机结合,首先利用云变换方法进行网络的结构辨识和云模型的特征提取,同时通过在输入层引入单位延时环节描述污水出水的动态过程,研究提出了基于动态云qnn的污水出水水质在线预测方法;结合在线测得的污水水质数据,通过与规则多层前向神经网络对比分析的结果表明,该方法能准确的预测污水出水水质BOD5,均方误差性能函数(MSE)值为1.0×10^(-3),单步运行时长为1.122×10^(-4),完全能够满足实时性要求。

关键词：污水出水水质在线预测云模型 qnn

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纠缠辅助下的连续变量量子通信方案研究

纠缠辅助下的连续变量量子通信方案研究

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作者：陈珊琳福州大学

学位级别：硕士

根据传输信息的性质,量子通信可分为连续变量量子通信(CV-QC)和分立变量量子通信(DV-QC)。前者具有信息容量大、信号强、调制灵活、易实现等优势,后者则存在着信息容量小,信号弱,单光子光源实现困难、信号易受干扰衰减等特点,因此CV-QC... 详细信息

根据传输信息的性质,量子通信可分为连续变量量子通信(CV-QC)和分立变量量子通信(DV-QC)。前者具有信息容量大、信号强、调制灵活、易实现等优势,后者则存在着信息容量小,信号弱,单光子光源实现困难、信号易受干扰衰减等特点,因此CV-QC越来越受到人们的重视。量子神经网络(qnn)是一种由量子计算原理与人工神经网络(ANN)相结合而成的新型神经网络模型,可用量子线路表示。qnn利用量子并行计算和量子纠缠态等特性,克服了 ANN存在的缺陷,如信息容量不足、网络处理速度慢、训练时间长等。有关分立qnn已经有不少研究和应用,如量子比特(qubit)神经网络模型、纠缠神经网络和量子多宇宙神经网络等。这些模型只能用于DV-QC。随着CV-QC的发展,建立与之配套的连续变量qnn是非常必要的,目前有关这方面的研究甚少。本文在构建相干态量子神经网络(CS-qnn)模型的基础上,进一步建立了 CS-qnn辅助CV-QC的方案。主要研究内容如下:首先,介绍了本课题的研究背景,讨论了 CV-QC国内外研究现状,总结了国内外研究成果,简要阐述了本课题的研究内容和创新之处。其次,介绍了量子线路模型下的量子神经网络的基本元件,包括量子逻辑门、量子线路及其符号表示,并介绍了纠缠神经网络和基于量子线路的qnn模型。在介绍了基于相干态的连续变量量子相位旋转门、Hadamard门和双元CNOT门后,提出了基于相干态的连续变量量子与门光路方案,分析了光路的成功概率。该光路是由线性光学器件组成,包括光分束器(BS)、相移器(PS)和光子计数器。在相干态与门的基础上,结合相干态双元CNOT门构建了相干态多控CNOT门,为CS-qnn的提出奠定了基础。最后,基于相干态多控CNOT门,构建连续变量相干态量子神经网络模型及其量子线路。为了验证模型的可行性和有效性,将其引入振幅阻尼信道下的连续变量量子隐形传态(CV-QT)的通信系统中,对受噪声影响的信号进行恢复。为了保证通信的质量,在CS-qnn中抽取10%样本信号训练模型参数。仿真结果表明,CS-qnn辅助CV-QT传送后输出信号的保真度明显提高,接近于1。与基于纠缠预补偿和匹配补偿机理的方案相比,本方案更能保障通信的质量。

关键词： CV-QC qnn CS-qnn 量子线路相干态

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连续变量量子通信信道的评估

连续变量量子通信信道的评估

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作者：吴必春福州大学

学位级别：硕士

量子通信作为一种新型通讯方式,可分为分立变量量子通信(DVQC)和连续变量量子通信(CVQC)。目前,由于DVQC存在着缺乏理想高效的单光子源、信息容量小、信号弱、易受干扰及衰减等缺陷,限制了其发展和应用。而CVQC具有信息容量大、信号强... 详细信息

量子通信作为一种新型通讯方式,可分为分立变量量子通信(DVQC)和连续变量量子通信(CVQC)。目前,由于DVQC存在着缺乏理想高效的单光子源、信息容量小、信号弱、易受干扰及衰减等缺陷,限制了其发展和应用。而CVQC具有信息容量大、信号强、调制灵活等特点,适合远距离信号传输,已受到高度重视。但是,由于纠缠度有限,以及纠缠对损耗具有高敏感性,使通信保真度受到严重限制。本文旨在研究CVQC信道评估及其误差校正方案,从而提高其输出信号保真度。本文的主要工作是建立CVQC信道评估和优化方案。首先介绍了目前典型的量子通信保真度优化方案,包括基于弱测量的量子隐形传态(QT)输出信号保真度优化方案和基于多步量子操作的连续变量量子传输系统(CVQTS)的信号保真度优化方案。在分析经典神经网络和量子神经网络(qnn)原理的基础上,择优选取qnn作为信息处理工具,构建qnn的量子逻辑线路,提出了间接qnn学习结构。在保证量子通信安全的基础上,该结构能够完成对量子通信系统输出失真信号的校正。其次,本文提出基于qnn误差校正的QT方案,将间接qnn学习结构引入QT中,实现对QT输出信号的实时跟踪,能及时进行失真信号的校正。为了保证量子通信的保密性,qnn只抽取其中10%的通信信号作为神经网络的训练数据,然后利用训练得到的权值参数对输出信号进行校正,完成信号的高效传送。通过产生[0,π]之间的随机角度作为输入量子位序列的极化角,从而满足随机发送量子态的要求。仿真结果表明,不同的随机输入信号,通过qnn辅助传送后,QT的输出信号保真度都能接近1。最后,将上述方案引入CVQTS中,优化传输信号的保真度。该CVQTS方案利用N分束器将相干态进行分解后,通过N个QT进行信号传送,在接收端再进行重新组合。但是,在分束器数量有限的情况下,该方案达不到高保真度通信要求。本文提出基于qnn辅助的传送方案,对CVQTS的部分输入和输出信号进行实时跟踪学习,在不破坏通信安全性的情况下,实现对输出信号进行恢复和还原。仿真结果表明,在有限数量分束器的情况下,能够实现信号的高效率传送,输出信号保真度近似为1。qnn由简单的量子门构造而成,实验可操作性强,从而增加了系统的可实现性。

关键词： QT CVQTS qnn 分束器保真度可实现性

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基于BP神经网络的模拟电路故障诊断

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计算机与数字工程 2009年第6期37卷 192-194,200页

作者：李云红吉首大学物理科学与信息工程学院吉首416000

BP神经网络因其良好的模式分类能力而被广泛用于模拟电路故障诊断中,但故障分辨率不高,用BP神经网络和其它技术相结合的小波神经网络和量子神经网络进行故障诊断,通过仿真证明故障分辨率得到很大提高。

关键词： BP网络小波神经网络 qnn

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