量子 BP 神经网络在发动机故障诊断中的应用

• 作者: 张培林 李兵 李琛 李胜
• 来源期刊: 中国机械工程
• 关键词: 量子计算 量子神经网络 发动机 故障诊断
• 年，卷（期）: 2014,（16）
• 所属期刊栏目: 机械科学
• 页码范围: 2159-2162,2163
• 页数: 5页
• 分类号: TH137
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2014.16.005

摘要

为了解决普通 BP 神经网络收敛速度慢、分类正确率低等问题，提出一种量子 BP 神经网络算法。该算法在普通 BP 神经网络中引入了量子算法，量子 BP 神经网络结构由输入层、隐含层和输出层组成，其中，量子神经元的输入和传递函数均由量子比特表示，输出结果为实数。首先，该算法将实数值训练样本变换为量子态训练样本，从而作为算法的输入。然后，通过传递函数，计算量子态权值并更新网络参数以达到训练效果。最后，利用训练好的网络进行故障诊断，并将结果以实数值输出。将该方法应用于发动机故障诊断，实验结果表明，与普通 BP 神经网络相比，量子 BP 神经网络算法在收敛速度、分类正确率和执行时间等方面具有明显的优势。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张培林		253	1973	21.0	28.0
2	李兵		70	414	12.0	16.0
3	李胜		26	140	7.0	10.0
4	李琛		1	12	1.0	1.0