一种量子自组织特征映射网络模型及聚类算法

• 作者: 李士勇 李盼池
• 来源期刊: 量子电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 量子光学 量子自组织特征映射网络 量子聚类算法 量子神经元
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 量子光学
• 页码范围: 463-468
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 字数: 3794字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-5461.2007.04.013

摘要

提出一种量子自组织特征映射网络模型及聚类算法.量子神经元的输入和权值均为量子比特,输出为实数,量子自组织特征映射网络由输入层和竞争层组成.首先将聚类样本转换成量子态形式并提交给输入层,完成聚类样本的输入;然后计算样本量子态与相应权值量子态的相似系数,提取聚类样本所隐含的模式特征,并对其进行自组织,在竞争层将聚类结果表现出来.采用量子门更新量子权值,分无监督和有监督两个阶段完成网络的训练.仿真实验结果表明该模型及算法明显优于普通自组织特征映射网络.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李士勇	哈尔滨工业大学控制科学与工程系	70	1632	23.0	37.0
2	李盼池	哈尔滨工业大学控制科学与工程系	35	807	14.0	28.0