黑龙江省博士后科研启动基金(LBH-Z09289)
- 作品数：10 被引量：75H指数：5
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- 基于分段线性插值的过程神经网络训练被引量：5
- 2011年
- 过程神经元网络的输入为时变连续函数,不能直接输入离散样本。针对该问题,提出一种基于分段线性插值函数的过程神经网络训练方法。将样本函数、过程神经元权函数的离散化数据插值为分段表示的线性函数,计算样本函数与权值函数乘积在给定采样区间上的积分,将此积分值提交给网络的隐层过程神经元,并计算网络输出。实验结果证明了该方法的有效性。
- 肖红曹茂俊李盼池王海英
- 关键词：过程神经元过程神经网络神经网络训练
- 量子过程神经网络模型算法及应用被引量：9
- 2012年
- 为提高过程神经网络的逼近和泛化能力,从研究过程神经元信息处理的量子计算实现机理入手,提出基于量子旋转门及多位受控非门的物理意义构造量子过程神经元的新思想.将离散化后的过程式输入信息作为受控非门的控制位,经过量子旋转门作用后控制目标量子位的状态,以目标量子位处于状态|1〉的概率幅作为量子过程神经元的输出.以量子过程神经元为隐层,普通神经元为输出层,可构成量子过程神经网络.基于量子计算机理推导了该模型的学习算法.将该模型用于太阳黑子数年均值预测,应用结果表明,所提方法与普通过程神经网络相比,预测精度有所提高,对于复杂预测问题具有一定理论意义和实用价值.
- 李盼池王海英戴庆肖红
- 关键词：量子计算
- 基于量子门线路的量子神经网络模型及算法被引量：13
- 2012年
- 提出一种量子神经网络模型及算法.该模型为一组量子门线路.输入信息用量子位表示,经量子旋转门进行相位旋转后作为控制位,控制隐层量子位的翻转;隐层量子位经量子旋转门进行相位旋转后作为控制位,控制输出层量子位的翻转.以输出层量子位中激发态的概率幅作为网络输出,基于梯度下降法构造了该模型的学习算法.仿真结果表明,该模型及算法在收敛能力和鲁棒性方面均优于普通BP网络.
- 李盼池宋考平杨二龙
- 关键词：量子计算量子旋转门量子神经网络
- 基于改进QGA的T-S模糊控制器设计
- 2011年
- 利用基于量子位测量的二进制量子遗传算法(QGA)对连续问题进行优化时,频繁的解码运算严重降低了优化效率。针对该问题,提出一种基于量子位相位编码的QGA。该算法直接采用量子位的相位对染色体进行编码,利用量子旋转门实现染色体上相位的更新,通过Pauli-Z门实现染色体的变异,由于优化过程统一在[0,2π]n空间进行,因此对不同尺度空间的优化问题具有良好的适应性。以单级倒立摆T-S模糊控制器参数的优化设计为例进行仿真,证明该算法在搜索能力和优化效率方面的优势。
- 李盼池穆殿宝张巧翠
- 关键词：量子遗传算法相位编码T-S模糊控制器参数优化倒立摆控制
- 一种基于相位编码的自适应量子粒子群算法被引量：2
- 2011年
- 为提高粒子群算法的优化性能,提出了一种基于相位编码的量子粒子群算法。用量子比特的相位描述粒子的空间位置,用Pauli-Z门实现粒子位置的变异。通过研究惯性因子、自身因子和全局因子的关系,提出了全局因子的自适应确定方法。以典型函数的极值优化和样本聚类问题为例的实验结果表明,该方法明显优于普通粒子群算法。
- 李盼池张巧翠杨雨
- 关键词：粒子群优化相位编码自适应调整优化算法
- 基于受控旋转门的量子神经网络模型算法及应用被引量：13
- 2011年
- 提出一种量子神经网络模型及算法.首先借鉴受控非门的含义提出一种受控量子旋转门,基于该门的物理意义,提出一种量子神经元模型,该模型包含对输入量子比特相位的旋转角度和对旋转角度的控制量两种设计参数;然后基于上述量子神经元提出一种量子神经网络模型,基于梯度下降法详细设计了该模型的学习算法;最后通过模式识别和时间序列预测两个仿真验证了该模型及算法在收敛能力和鲁棒性方面优于普通的BP网络.
- 李盼池宋考平杨二龙
- 关键词：量子计算量子神经元量子神经网络
- 相位编码量子蚁群算法及在连续优化中的应用被引量：5
- 2010年
- 针对蚁群算法只适用于离散优化问题的局限性和收敛速度慢的问题,提出一种适合连续优化的量子蚁群算法。该方法直接采用量子位的相位对蚂蚁编码。首先根据基于信息素强度和可见度构造的选择概率,选择蚂蚁的前进目标;然后采用量子旋转门更新描述蚂蚁位置的量子比特,完成蚂蚁移动,并采用Pauli-Z门实现蚂蚁的变异增加位置的多样性;最后根据移动后的新位置完成蚁群信息素强度和可见度的更新。由于优化过程统一在空间[0,2π]n进行,而与具体问题无关,对不同尺度空间的优化问题具有良好的适应性。以函数极值优化和控制器参数优化为例,仿真结果表明该方法的搜索能力和优化效率明显优于连续量子蚁群算法和标准遗传算法。
- 李盼池杨雨张巧翠
- 关键词：量子计算蚁群算法相位编码优化算法
- 量子神经网络在PID参数调整中的应用被引量：4
- 2011年
- 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于反向传播网络。
- 曹茂俊李盼池肖红
- 关键词：量子神经元量子神经网络
- 基于T-S推理网络的油田开发指标预测方法被引量：3
- 2011年
- 针对油田开发指标预测问题,提出一种T-S推理元模型,该模型包括输入层、模糊化层和推理层。每个推理元对应一条模糊逻辑规则,由若干T-S推理元可构成T-S推理网络。网络可调参数包括模糊集参数和模糊规则参数。提出了基于改进量子粒子群优化的参数确定方法。以油田开发指标中含水率和采油量预测为例,结果表明,该方法是有效且可行的,从而表明模糊逻辑与智能优化算法的融合对于解决指标预测问题具有一定潜力。
- 朱秀莉李龙李盼池
- 关键词：粒子群优化优化算法
- 量子势阱粒子群优化算法的改进研究被引量：24
- 2012年
- 为提高量子势阱粒子群优化算法的优化能力,通过分析目前量子势阱粒子群优化算法的设计过程,提出了改进的量子势阱粒子群优化算法.首先,分别基于Delta势阱、谐振子和方势阱提出了改进的量子势阱粒子群优化算法,并提出了基于统计量均值的控制参数设计方法.然后,在势阱中心的设计方面,为强调全局最优粒子的指导作用,提出了基于自身最优粒子加权平均和动态随机变量的两种设计策略.实验结果表明,三种势阱粒子群优化算法性能比较接近,都优于原算法,且Delta势阱模型略优于其他两种.
- 李盼池王海英宋考平杨二龙
- 关键词：量子计算粒子群优化
