量子BP神经元及其在含噪字母识别中的应用研究

量子神经计算是传统神经计算与量子计算相结合的产物,它将成为新的信息处理技术之一。文 中以相移门和受控非门作为基本的计算单元,借助复数BP学习算法,构造出量子神经元模型,通过 数值计算给出了该量子神经元的收敛特性曲线。在此模型基础上,构造出一个三层量子神经网络, 应用于含噪字母识别。数值计算结果表明,量子神经网络在噪声均方差小于0. 35之前能完全地对 含噪英文字母进行识别,容错能力比传统神经网络有明显增强