【摘 要】
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在云模型、量子算法、神经网络算法等理论研究的基础上,设计了一种以量子比特神经元为信息处理单元的多层量子神经网络——基于云模型的混合量子神经网络算法。在标准数据集
【机 构】
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贵州大学管理学院,贵州大学喀斯特地区发展战略研究中心,湖南科技大学商学院
【基金项目】
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贵州大学人才引进资助项目“大数据环境下绿色供应链资源配置要素研究”((2019)017);湖南省自然科学基金项目“大数据环境下基于谱机器学习的云物流资源配置研究”(2017JJ2093);湖南省教育厅基金项目“基于NETDEA模型的低碳供应链网络协同效度测定研究”(17C0667)
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在云模型、量子算法、神经网络算法等理论研究的基础上,设计了一种以量子比特神经元为信息处理单元的多层量子神经网络——基于云模型的混合量子神经网络算法。在标准数据集上进行的实验仿真表明:混合量子算法具有量子算法轨迹行为性能的优势;同时该混合算法可将提取的特征输入到量子神经网络中对数据集进行分类。该算法改进了量子神经网络的损失函数,提高了误差分析性能。最后,通过仿真实验验证了该混合量子算法在收敛速度和鲁棒性等方面均优于量子神经网络算法。
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