量子神经网络在电力谐波检测中的应用

• 作者: 吴珂 杨丽霞 王海瑞
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 量子神经元 神经网络 谐波检测
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 工程实践
• 页码范围: 133-136
• 分类号: TP391.9
• 字数: 3643字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2012.02.044

摘要

该文利用复数BP学习算法,构造出量子神经元模型[1],并结合神经网络技术与量子理论,生成更有效的泛化和学习能力的量子神经网络.基于三层量子神经网络实现对谐波参数的检测,并以3次谐波和5次谐波为例,描述了该网络的训练流程和训练样本的构成.量子神经网络的实现采用Matlab进行编程,首先利用训练样本训练量子网络,之后检测构造的未训练样本数据集,通过仿真结果验证了该方法的可行性.该方法在谐波检测中具有较高的灵活性和精度,且对采样数目没有严格的限制,训练好的量子神经网络模型可用于谐波源固定的场合.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王海瑞	昆明理工大学信息工程与自动化学院	66	230	8.0	12.0
2	吴珂	昆明理工大学信息工程与自动化学院	1	4	1.0	1.0
3	杨丽霞	昆明理工大学信息工程与自动化学院	1	4	1.0	1.0