基于量子门组单元的神经网络及其应用

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.     

基于粒子群模糊神经网络的丙烯腈收率软测量建模

对粒子群优化算法与模糊神经网络的结合进行研究，提出粒子群模糊神经网络，并将其应用丙烯腈收丰软测量建模．该方法采用模翱神经网络来杓建丙烯腈收率软测量模型，用粒子群优化算法优化模糊神经网络的参数；并结合实际工艺，对所建软测量模型进行仿真研究。实验结果表明，该模型的性能优于粒子群神经网络模型，能够准确预测丙烯腈收率，具有较高的精度和良好的应用前景。     

量子连续粒子群优化算法及其应用

提出了基于量子理论的连续粒子群优化(Continuous Particle Swarm Optimization based on Quantum Methodology, CPSO-QM)算法,主要是采用了量子理论中的叠加态特性和概率表达特性.其中,叠加态特性可以使单个粒子表达更多的状态,潜在地增加了种群的多样性;概率表达特性是将粒子的状态以一定的概率表达出来.在基准函数的实验测试中,对比其它常用算法,结果显示本文提出的算法性能较好.在实际应用中,以丙烯腈反应器作为建模研究对象,提出了三种进化策略,实验结果显示,这三种策略训练的神经网络软测量模型都可以较好地预测丙烯腈的收率.     

基于量子遗传算法的正规模糊神经网络控制器设计

针对模糊神经网络控制器通常涉及的参数较多,反传播算法难于收敛的问题,提出了一种优化设计正规化模糊神经网络控制器的量子遗传算法。该方法用量子比特构成染色体,用量子旋转门进行染色体更新,用量子非门进行染色体变异,将量子位的概率幅看作两个并列的基因,因此每条染色体包含两条并列的基因链,在染色体数目相同时,可提高获得全局最优解的概率。对控制器参数随机编码建立初始群体,利用量子遗传算法进行参数优化。实验结果表明该方法是有效的。     

一种新量子进化算法及其在函数优化中的应用

基于量子计算理论和进化理论,提出了一种新的量子进化算法-基于实数编码的量子进化算法(RQEA).不同于传统进化算法的单点编码和量子进化算法的量子比特编码,算法以实数矩形区域来表示基因,一条染色体携带多个个体信息.利用量子态叠加和相干机理,通过叠加、变异及自学习来完成进化过程.实验表明,该算法在函数优化上具有优异的性能.     

低碳供应链资源配置算法及其鲁棒性能

为合理解决低碳供应链资源的配置效率问题,本文在云模型、量子神经网络研究基础上提出了基于云模型的混合量子神经网络算法。应用混合粒子群算法来确定神经网络的连接权值、隐层神经元个数及各层神经元的阈值等参数。通过对低碳供应链资源配置算法及其算法的鲁棒性能等问题展开深入研究,确定了混合量子神经网络算法的参数主要有各层神经元的个数及阈值。数值实验发现不同的初始状态和参数设计会影响混合算法鲁棒性能的测定。采用混合量子粒子群算法的混合网络结构可以提高在低碳供应链资源配置过程中的错聚效率,能有效提高低碳供应链资源配置的准确度和正确性。     

基于Bloch球面搜索的混沌量子免疫算法

目前大多数量子智能优化算法的个体均采用基于平面单位圆描述的量子比特编码,由于量子比特只有一个可调参数,量子特性没有得到充分体现,从而限制了优化能力的进一步提高。针对这一问题提出一种基于Bloch球面搜索的混沌量子免疫算法。该方法采用Bloch球面描述的量子比特对抗体进行编码,用泡利矩阵建立旋转轴,用量子比特在Bloch球面上的绕轴旋转实现优良抗体的克隆,通过在旋转角度中引入混沌变量动态改变转角大小实现局部搜索;用Hadamard门实现较差抗体的变异,实现全局搜索。仿真结果表明,提出的方法在搜索能力和优化效率两方面均比其他量子智能优化算法有所提高。     

基于极限学习机的生化过程软测量建模

针对极限学习机方法隐层神经元数目过多的缺陷，提出一种改进的极限学习机方法。在单隐层前向神经网络的隐层中，增加一类分类神经元，从而形成了一种新的单隐层神经网络结构。针对不同类样本数不相同的问题，提出了处理方法，使得可以利用相同的隐层神经元对不同类的学习样本进行拟合，这使得网络的隐层神经元数目大大降低，从而简化了模型的结构，提高了神经网络的计算速度。将这一方法应用于诺西肽发酵过程，建立了菌体浓度的软测量模型，实现了菌体浓度的在线预估。     

量子遗传算法及在模糊控制器参数优化中的应用

提出了一种基于实数编码的量子遗传算法。该方法用量子比特构成染色体,用量子旋转门进行染色体更新,用量子非门进行染色体变异。针对量子旋转门的旋转角方向的选择,提出了一种简易快捷的新方法。基于适应度函数的梯度信息,构造了旋转角大小的计算公式。该方法将每一量子位的两个概率幅,看作上下两个并列的基因,每条染色体包含两条并列的基因链,每条基因链代表一个优化解。在染色体数目相同时,可显著加速优化进程,提高获得全局最优解的概率。模糊控制器参数优化问题的仿真结果表明,该方法在搜索能力方面明显优于普通量子遗传算法。     

基于Bloch球面旋转的量子自组织网络聚类算法

为提高自组织网络的聚类能力,提出一种基于Bloch球面旋转的量子自组织网络聚类算法.通过使样本数据作为量子比特相位,将样本映射为Bloch球面上的量子比特,将竞争层权值映射为Bloch球面上随机分布的量子比特;通过计算样本和权值的球面距离最小值,确定获胜节点;通过使获胜节点及其邻域节点在Bloch球面上向着样本旋转来调整这些权值,直到算法收敛.该方法的明显优势在于有较高的聚类精度.以鸢尾属植物样本聚类为例,实验结果表明,提出的方法明显优于传统自组织网络、K-均值聚类等算法.     

Learning algorithm and application of quantum BP neural networks based on universal quantum gates

A quantum BP neural networks model with learning algorithm is proposed. First, based on the universality of single qubit rotation gate and two-qubit controlled-NOT gate, a quantum neuron model is constructed, which is composed of input, phase rotation, aggregation, reversal rotation and output. In this model, the input is described by qubits, and the output is given by the probability of the state in which （1） is observed. The phase rotation and the reversal rotation are performed by the universal quantum gates. Secondly, the quantum BP neural networks model is constructed, in which the output layer and the hide layer are quantum neurons. With the application of the gradient descent algorithm, a learning algorithm of the model is proposed, and the continuity of the model is proved. It is shown that this model and algorithm are superior to the conventional BP networks in three aspects： convergence speed, convergence rate and robustness, by two application examples of pattern recognition and function approximation.     

基于动态RBF神经网络在线辨识的单神经元PID控制

针对工业控制领域中复杂非线性时变系统,提出了基于动态RBF神经网络辨识的单神经元PID控制方法。采用动态RBF神经网络辨识器在线辨识系统模型,获得PID参数在线调整信息,并由单神经元PID控制器完成控制器参数的在线自整定,实现系统的智能控制。仿真结果表明,与常规RBF神经网络辨识的PID控制方法相比,该方法具有控制精度高、响应速度快的优点,并且具备较强的自适应性和鲁棒性。     

径向基函数神经网络的遥感图象分类

针对遥感图象分类的特点,提出了一种径向基函数神经网络的遥感图象分类器。实验结果表明,这种径向基函数神经网络分类器经过训练后,可应用于遥感图象的分类。通过与BP经网络分类器相比较,径向基函数神经网络分类器在学习速度和分类精度等方面具有一定的优势。     

基于PSO-BP的应急通信感知装备效能评价方法

应急通信感知装备效能评价可支撑相关装备的发展规划, 而现有评价方法主观性强, 且自适应能力有待提升。因此, 提出一种基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法的改进反向传播(back propagation, BP)神经网络的应急通信感知装备效能评价方法, 旨在建立客观精准的效能评价。首先面向实战效能构建了三级效能评价指标体系, 然后将样本数据进行主成分分析法降维, 建立BP神经网络回归模型, 并结合PSO算法对模型的连接权值与阈值进行优化, 形成PSO-BP模型以避免局部极小值问题, 获得可评价具体装备效能时的神经网络模型。实例分析表明, PSO-BP相较于BP神经网络模型评价的均方误差减少了28.18%, 表明PSO-BP模型具有更高的准确性。     

基于神经网络的高并行大规模MIMO信号检测算法

随着5G和未来移动无线网络的不断发展,大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)是其中的关键技术之一。随着天线数目的不断增加,给接收机的设计带来更高的挑战,复杂度过高的检测算法在实际中难以应用。本文将一种高并行(high-parallelism, HP)检测算法展开到神经网络中,单层神经网络基于该算法的每次迭代,并将其与可训练的权重参数和非线性神经单元相结合,提出基于网络结构HP-Net的方法。通过训练HP-Net得到最优可训练参数,进而提高检测性能。实验结果表明,所提方法相对传统最小均方误差(minimum mean square error, MMSE)算法复杂度更低,并能够得到更低的误码率;同时相对HP并行检测算法误码率性能更优。     

AN INTELLIGENT CONTROL SYSTEM BASED ONRECURRENT NEURAL FUZZY NETWORK AND ITS APPLICATION TO CSTR

In this paper, an intelligent control system based on recurrent neural fuzzy network is presented for complex, uncertain and nonlinear processes, in which a recurrent neural fuzzy network is used as controller (RNFNC) to control a process adaptively and a recurrent neural network based on recursive predictive error algorithm (RNNM) is utilized to estimate the gradient information ρy/ρu for optimizing the parameters of controller.Compared with many neural fuzzy control systems, it uses recurrent neural network to realize the fuzzy controller. Moreover, recursive predictive error algorithm (RPE) is im-plemented to construct RNNM on line. Lastly, in order to evaluate the performance of the proposed control system, the presented control system is applied to continuously stirred tank reactor (CSTR). Simulation comparisons, based on control effect and output error,with general fuzzy controller and feed-forward neural fuzzy network controller (FNFNC),are conducted. In addition, the rates of convergence of RNNM respectively using RPE algorithm and gradient learning algorithm are also compared. The results show that the proposed control system is better for controlling uncertain and nonlinear processes.     

模糊-GPC串级控制在网络时延控制中的应用

为了解决网络闭环非线性控制系统中的时延问题,本文提出了一种在模糊神经网络控制的基础上结合广义预测控制(GPC)处理非线性系统网络时延的方法,建立了网络控制系统的结构模型,并分析了此模型对处理非线性网络控制系统中时延问题的有效性。在MATLAB环境下对网络控制倒立摆系统进行了仿真,通过对比模糊神经网络控制与模糊-GPC串级控制的控制效果,进一步证实了此方法对非线性网络控制系统能够实现稳定控制。