一种改进的量子神经网络训练算法

针对训练多层激励函数量子神经网络(MAF-QNN)时权值与量子间隔的目标函数存在冲突,导致收敛速度和网络性能下降的问题,该文提出一种改进的量子神经网络的训练算法。通过设计输出均方误差和这一目标函数对权值和量子间隔进行统一训练,同时引入Levenberg-Marquardt(LM)算法降低目标函数陷入局部极小值的概率,实现了对量子神经网络的高效训练。实验结果表明,该文提出的训练算法有效减少了迭代次数,显著提高了网络收敛精度,可应用于数据分类、函数逼近等场合,扩展了多层激励函数量子神经网络的应用领域。     

量子遗传神经网络语音水印算法

传统的BP神经网络通常以梯度下降法作为训练搜索算法,极易陷入局部最优。本文将量子遗传算法引入到神经网络,提出了一种改进量子遗传算法优化BP神经网络系数的语音水印算法。首先利用改进量子遗传算法的良好全局搜索特性,优化BP神经网络的初始系数找出粗略解,然后采用梯度算法精细搜索出神经网络的最优权值和阈值系数,提高网络的收敛精度。理论分析和实验仿真表明,与传统的BP神经网络和遗传算法优化神经网络系数相比,本文提出的神经网络输出误差更小,有更大的水印容量。      

一种基于ABC的量子神经网络训练算法

传统的量子神经网络的训练方法容易使得算法陷入局部极小值,将Artificial Bee Colony(ABC)算法引入到原训练算法中,并且对人工蜂群算法进行改进.利用改进后的人工蜂群算法来优化传统量子神经网络,使优化后的量子神经网络具有结构简单、参数少、收敛速度快和可跳出局部极小值等优点.实验结果表明,相比原训练算法该优化算法提高了量子神经网络收敛解的精度.     

一种新的变步长ICA自适应算法

结合互信息极小的优化判据，基于估计函数期望平方准则、外点法和最速下降法的思想，本文导出了一种新的变步长独立分量分析(ICA)自适应算法。该算法克服了固定步长在分离矩阵推导过程中出现的稳态失调问题，比基于模拟退火步长的ICA算法有更快的仞始收敛速度和较高的分离精度。同时，该算法还具有较好的时变系统跟踪能力。理论分析和仿真计算结果证实了其可以有效地提高ICA的自适虚性，更准确地完成盲信号分离。     

一种改进的量子神经网络频谱感知算法

为了克服传统频谱感知的缺点,提升在低信噪比下的频谱检测性能,提出了一种改进的量子神经网络频谱感知算法。通过提取授权用户信号的特征参数,对量子神经网络进行训练,获取授权信号中数据的不确定性并加以存储、记忆,从而实现周围环境"频谱机会"的检测。为了提高量子神经网络的收敛性、稳定性,对算法进行改进,采用三层Josephson函数作为激励函数,缩短激励函数的饱和区,减少训练过程中出现"假饱和"现象;并在原有的学习目标函数中加入约束条件,使网络权值的调整和量子间隔的更新在学习过程中的相互影响降到最低。通过实验仿真得出,改进后的量子神经网络算法与改进前的算法、BP神经网络检测算法相比,不但在网络收敛速度和稳定性上有了明显提升,而且在低信噪比情况下具有更高的检测概率。     

一种量子衍生神经网络模型算法及应用

为提高神经网络的逼近和预测能力,提出一种各维输入为离散序列的量子衍生神经网络模型及算法。该模型为三层结构,隐层为量子衍生神经元,输出层为普通神经元。量子衍生神经元由量子旋转门和多位受控旋转门组成,利用多位受控旋转门中目标量子位的输出向输入端的反馈,实现对输入序列的整体记忆,利用受控旋转门输出中多位量子比特的纠缠获得量子衍生神经元的输出。基于量子计算理论设计了该模型的学习算法。该模型可从宽度和深度两方面获取输入序列的特征。仿真结果表明,当输入节点数和序列长度满足一定关系时,该模型明显优于普通神经网络。     

一种基于量子细胞自动机的三维量子细胞神经网络

以量子细胞自动机为神经元,提出了一种三维的量子细胞神经网络结构;该量子细胞网络包含上下两层的量子细胞自动机阵列,并引入了A模板、B模板以及阈值的概念.以量子细胞自动机的极化率为像素值,通过选择不同的模板、阈值等参数.使得量子细胞神经网络实现了"与"、"或"、"非"操作以及边缘提取等图像处理功能,并利用MATLAB进行了仿真验证,数值仿真结果验证了其在图像处理上的有效性.与传统的细胞神经网络相比,量子细胞神经网络易于实现超大规模且具有超低功耗、超高集成度等优点.     

一种量子竞争学习算法

量子计算（Quantum Computation）以其独特的性能引起广泛瞩目。本文尝试将量子计算与传统的神经计算结合起来，通过设计若干个量子算子来构造Hamming神经网络的量子对照物，从而提出一种量子竞争学习算法（Quantum Competitive Learning Algorithm,QCLA），它能够实现模式分类和联想记忆。     

一种用于曲线预测的混合神经网络算法研究

为了克服标准BP神经网络在数据预测中存在的缺陷,提出了一种结合基因表达武编程和BP神经网络算法的混合算法.该算法分为两个阶段,第一阶段,利用GEP独特的编码方式来代替随机设定神经网络结构的选择和初始权阚值的设定;第二阶段,用梯度下降法在已经用基因表达式编程方法确定好的搜索空问中和网络结构中对网络进行进一步的精确训练.将此混合算法用于测井曲线的预测中,同时将结果和基因表达式编程方法、BP神经网络方法进行了比较,证明了该算法可以克服BP神经网络的缺陷,并且优化后的BP神经网络收敛速度快,预测精度高.     

基于粒子群与梯度下降的混合RBF训练算法

基于梯度下降法的RBF网络训练算法收敛速度较慢、易陷入局部最优,并且算法性能受初始值的影响较大.基于粒子群的RBF网络训练算法能够克服梯度下降法易陷入局部最优的缺点,但局部寻优能力不如梯度下降法.分析两种算法的优缺点,提出一种粒子群算法与梯度下降法结合的组合训练方法并用于RBF神经网络的训练.通过实验证明所提出的组合算...     

A fast new algorithm for training feedforward neural networks

A fast algorithm is presented for training multilayer perceptrons as an alternative to the backpropagation algorithm. The number of iterations required by the new algorithm to converge is less than 20% of what is required by the backpropagation algorithm. Also, it is less affected by the choice of initial weights and setup parameters. The algorithm uses a modified form of the backpropagation algorithm to minimize the mean-squared error between the desired and actual outputs with respect to the inputs to the nonlinearities. This is in contrast to the standard algorithm which minimizes the mean-squared error with respect to the weights. Error signals, generated by the modified backpropagation algorithm, are used to estimate the inputs to the nonlinearities, which along with the input vectors to the respective nodes, are used to produce an updated set of weights through a system of linear equations at each node. These systems of linear equations are solved using a Kalman filter at each layer     

Recognition of Continuous Digits by Quantum Neural Networks

1　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＱｕａｎｔｕｍＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ (ＱＮＮ )ｉｓａｂｕｒ ｇｅｏｎｉｎｇｎｅｗｆｉｅｌｄｗｈｉｃｈｉｎｔｅｇｒａｔｅｓｃｌａｓｓｉｃａｌｎｅｕｒｏ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇｗｉｔｈｑｕａｎｔｕｍｃｏｍｐｕｔｉｎｇ[1～2 ] .ＴｈｅｆｉｅｌｄｏｆｃｌａｓｓｉｃａｌａｒｔｉｆｉｃｉａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ (ＮＮ)ｃａｎｂｅｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｔｏｔｈｅｑｕａｎｔｕｍｄｏｍａｉｎｂｙｅｃｌｅｃｔｉｃｃｏｍ ｂｉｎａｔｉｏｎｏｆｔｈａｔｆｉｅｌｄｗｉｔｈｔｈｅｐｒｏｍｉｓｉ…     

基于神经网络的纳米MOSFET量子更正

提出了基于Levenberg-MarquardtBP神经网络的纳米MOSFET量子更正模型,并对拥有不同隐层、不同隐层神经元数的网络的训练精度和速度进行了研究对比。结果表明,包含2个隐层的网络可以获得高的训练速度和精度。该模型可用于快速预测纳米MOSFETSi层各点载流子量子密度,并对其电容及漏电流进行量子更正,其结果与Schrdinger-Poisson方程的吻合度很高。     

利用训练帧进行OFDM系统同步的新算法

本文主要讨论了OFDM系统的定时和频率偏差估计算法,针对现有的ML（最大似然）算法定量不够精确,频偏估计范围过小的缺点,提出了一种新算法,该算法利用OFDM训练帧进行定时估计和频偏捕获,结合ML算法进行频率估计,仿真结果说明,新算法克服了ML算法的缺点,能精确定时并进行较大范围的频偏估计。     

光电雷达电子部件的量子神经网络故障诊断算法

针对电路故障诊断时,故障模式之间存在交叉数据的模式识别问题,将多层激励函数的量子神经网络引入多传感器信息融合之中,提出一种基于量子神经网络的多传感器信息融合集成电路故障诊断算法.并将其应用到光电雷达电子设备故障诊断中,通过测试电子电路中被诊断元件的工作温度和工作电压两个物理量,求出两传感器对各待诊断元件的故障隶属度,利用多层激励函数的量子神经网络进行信息融合,得到融合的各待诊断元件的故障隶属度,从而确定故障元件,提高故障诊断的准确率.     

量子神经网络及其在CDMA多用户检测中的应用

量子计算与人工神经网络相结合的量子神经网络(QNN-Quantum Neural Networks)由于利用了量子并行计 算和量子纠缠等特性从而克服了传统人工神经网络的某些固有缺陷,将成为未来信息处理的重要手段。介绍了与量子神经 网络相关的量子计算基础,描述了一种量子神经元模型,分析证明了单个量子神经元具有与两层前向神经网络相当的非线 性映射能力。提出了一种基于量子神经元与量子寄存器的多用户检测方案,计算机仿真结果表明:本文所提出的检测器在 误码率和抗“远近”效应方面均具有良好的性能。     

一种新的低延迟OBS突发组装算法

提高带宽利用率和降低端到端的时间延迟是下一代网络性能的重要指标,文章简单扼要地介绍了目前OBS网络中在提高带宽利用率和降低端到端的时间延迟方面比较典型的两种组装算法:前向资源预留算法(Forward Resource Reservation,FRR)和精确组装FRR算法(Precision Assembly with Forward Resource Reservation,PAFRR).分析了这两种算法在带宽利用率提高以及平均时间延迟降低方面存在的问题.针对这些问题,提出了一种新的降低延迟的组装周期预测算法(As sembly Duration Forecasting,ADC)并进行了网络仿真.仿真结果验证了该算法在进一步提高带宽利用率方面和降低平均时间延迟方面的有效性.     

神经网络稳定性的逻辑分析

神经网络稳定性分析的传统方法是采用权矩阵的定量分析。本文提出一种基于推理和矛盾分析的逻辑分析法，并阐明导致网络不稳定的局部结构因素，这有利于神经网络的分析和设计。