量子BP神经元及其在含噪字母识别中的应用研究

• 作者: 吕芬 张广强 赵生妹
• 来源期刊: 南京邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 量子神经元 量子门 量子反向传播算法
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 35-38,44
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 3313字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-5439.2007.04.007

摘要

量子神经计算是传统神经计算与量子计算相结合的产物,它将成为新的信息处理技术之一.文中以相移门和受控非门作为基本的计算单元,借助复数BP学习算法,构造出量子神经元模型,通过数值计算给出了该量子神经元的收敛特性曲线.在此模型基础上,构造出一个三层量子神经网络,应用于含噪字母识别.数值计算结果表明,量子神经网络在噪声均方差小于0.35之前能完全地对含噪英文字母进行识别,容错能力比传统神经网络有明显增强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵生妹	南京邮电大学信号处理与传输研究院	99	581	13.0	17.0
2	吕芬	南京邮电大学信号处理与传输研究院	2	2	1.0	1.0
3	张广强	南京邮电大学信号处理与传输研究院	1	0	0.0	0.0