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一种量子神经计算网络模型 总被引：7，自引：0，他引：7
量子计算以其独特的计算性能引起广泛瞩目,人们越来越多地探讨它与传统计算模式的结合．研究以通用量子逻辑门组(即相移门和受控非门)作为计算基函数,构造新的量子神经计算网络模型．仿真结果显示,就算例而言,该量子神经计算网络的性能优于传统的神经网络． 相似文献
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文章分类讨论了现有的VLS I布局算法,主要包括对交换法、划分类算法、模拟类算法和数学规划类算法;重点分析了遗传算法在VLS I改善布局中的运用,包括染色体的编码,适应度函数的选择,选择、交叉、变异3种算子的具体选用等。 相似文献
3.
基于量子门组单元的神经网络及其应用 总被引：3，自引：0，他引：3
以通用量子门组(即相移门和受控非门)作为基本的计算单元,构造出全新的量子神经元模型,并由此组成前馈型结构网络.仿真结果表明,就文中算例而言,该量子神经网络的计算性能优于传统的神经网络. 相似文献
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