量子神经网络在PID参数调整中的应用

• 作者: 曹茂俊 李盼池 肖红
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 受控量子旋转门 量子神经元 量子神经网络 比例积分微分参数调整 量子比特相位
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 182-184,189
• 分类号: TP18
• 字数: 2812字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.12.061

摘要

提出一种基于量子神经网络(QNNs)的比例积分微分(PID)参数在线调整方法.通过构造受控量子旋转门,给出一个量子神经元模型,其中包括输入量子比特相位的旋转角度和控制量2种设计参数.在此基础上提出一个量子神经网络模型,利用梯度下降法设计该模型的学习算法,并将其用于PID参数的在线调整,实验结果表明,QNNs的调整能力及稳定性均优干反向传播网络.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖红	东北石油大学计算机与信息技术学院	42	180	7.0	10.0
2	曹茂俊	东北石油大学计算机与信息技术学院	17	45	4.0	6.0