量子計算在動態(tài)遞歸與自組織神經(jīng)網(wǎng)絡中的機理及應用研究.pdf

1、量子計算研究的重要意義已經(jīng)為許多科學家所共識，特別是將量子計算與神經(jīng)計算相結(jié)合而得到的量子神經(jīng)網(wǎng)絡，已成為人工智能計算發(fā)展的一個主流方向。經(jīng)歷十多年的迅速發(fā)展，量子神經(jīng)網(wǎng)絡中知識表示的獨特結(jié)構(gòu)與信息處理的高效性能，使其在許多理論領(lǐng)域中取得了顯著效果，成為信息處理的一個有力工具，為解決一些傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡極難求解的問題提供了全新的思路。
　　為使量子神經(jīng)網(wǎng)絡的理論更加完善，并從理論走向?qū)嵺`，國內(nèi)外許多專家學者，尤其是一大批年輕有為的國內(nèi)

2、外博士參與到這項研究中，為量子神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展作出了杰出貢獻。本文在研究量子力學中一些原理和概念的基礎上，將量子技術(shù)引入到神經(jīng)網(wǎng)絡中，通過對量子神經(jīng)網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)及其學習算法的設計，提出了幾種量子神經(jīng)網(wǎng)絡模型。具體來講，本文的工作可總結(jié)如下：
　?、偬岢隽孔娱TElman神經(jīng)網(wǎng)絡模型。新模型由量子比特神經(jīng)元和經(jīng)典神經(jīng)元構(gòu)成。量子物理規(guī)律被應用于量子比特神經(jīng)元與經(jīng)典神經(jīng)元之間的相互作用之中。增加的量子映射層，用于解決由于信息量子化所帶來的

3、上下文單元輸出與隱藏層輸入之間模式不一致的問題。新提出的標準量子學習算法，包含相關(guān)量子門參數(shù)的更新。新提出的梯度擴展量子學習算法，采用時間調(diào)度策略調(diào)整學習率參數(shù)，利用梯度擴展使得上下文單元的權(quán)值與隱藏層的權(quán)值同步更新。新提出的帶自適應死區(qū)向量估計的量子學習算法，采用自適應死區(qū)向量控制學習參數(shù)，并證明該算法在李亞普諾夫意義下的收斂性。
　?、谔岢鰩r間延遲的量子Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡模型。從量子態(tài)演化規(guī)律出發(fā)，結(jié)合量子疊加原理和測

4、量原理，提出帶時間延遲的量子 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡模型，對Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡中的聯(lián)想記憶機制，從概率角度給出新的詮釋。新模型中，神經(jīng)元狀態(tài)及連接權(quán)值矩陣均采用量子態(tài)表示。當前時刻的量子態(tài)由前面若干個時刻的量子態(tài)疊加得到。在不同時刻的，與神經(jīng)元相連接的量測矩陣，包含量子態(tài)在相應時刻被觀測到的概率信息。在定義量子聯(lián)想記憶中的量子記憶原型之后，通過計算量測矩陣中相關(guān)權(quán)值元素出現(xiàn)的概率值，得到量子關(guān)鍵輸入模式在特定時刻，以特定量子記憶

5、原型出現(xiàn)的概率。
　?、厶岢鼍哂袕椥脏徲虬霃降牧孔?SOM神經(jīng)網(wǎng)絡模型。新模型將實數(shù)對象量子化為量子初始態(tài)，在量子門的作用下，初始態(tài)歷經(jīng)量子中間態(tài)被激化為激發(fā)態(tài)。與量子化權(quán)值相連接的量子激發(fā)態(tài)在量子學習規(guī)則的驅(qū)動下，被競爭層神經(jīng)元感知，實現(xiàn)有序的拓撲映射。新提出的量子學習規(guī)則采用量子化權(quán)值與量子激發(fā)態(tài)之間的距離，以及量子化權(quán)值與量子激發(fā)態(tài)之間的相似度共同定義鄰域核函數(shù)中的彈性半徑，從而避免某些競爭層神經(jīng)元因采用固定半徑縮放而形成死

6、區(qū)。
　?、軐崿F(xiàn)上述三種量子神經(jīng)網(wǎng)絡在特定背景下的具體應用。針對特定工程對象，分析相關(guān)工程現(xiàn)狀及需求，實現(xiàn)工程對象與三種量子神經(jīng)網(wǎng)絡的有機結(jié)合。在短時載荷預測中，針對眾多預測方法采用前饋類網(wǎng)絡實現(xiàn)預測的現(xiàn)狀，采用量子門Elman神經(jīng)網(wǎng)進行載荷預測。在驗證量子門Elman神經(jīng)網(wǎng)絡性能的同時，也提高電力載荷預測的準確性。在模擬電路故障診斷中，針對采小波分析和主元分析進行故障特征提取的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡方法，通過小波包分析和新定義的能量函數(shù)提