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基于量子计算多Agent系统理论的人工神经网络训练方法

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人工神经网络是可用于建模、探讨各种复杂非线性现象的强大工具.本文提出了一种新的基于多Agent系统理论(MAS)和量子算法的人工神经网络.在该人工神经网络中所有节点都为有学习能力的量子计算Agent(QCMAS).通过训练QCMAS强化学习,提出了新的人工神经训练方法.新的人工神经具有强大的并行工作能力而且它的训练时间比经典算法短,实验结果证明了该方法的有效性.

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来源
《2010系统仿真技术及其应用学术会议》|2010年|6-10|共5页
会议地点长春
作者
Meng Xiang-ping; 孟祥萍; Wei Ben-yan; 魏本艳; Yu Xue-fang; 于雪芳; Yuan Quan-de; 苑全德; Pi Yu-zhen; 皮玉珍;
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作者单位

中国自动化学会;

中国系统仿真学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
人工神经网络; 多代理系统理论; 量子算法; 训练方法;

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