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一种量子竞争学习算法

解光军 , 庄镇泉

量子电子学报 doi:10.3969/j.issn.1007-5461.2003.01.008

量子计算(Quantum Computation)以其独特的性能引起广泛瞩目.本文尝试将量子计算与传统的神经计算结合起来,通过设计若干个量子算子来构造Hamming神经网络的量子对照物,从而提出一种量子竞争学习算法(Quantum Competitive Learning Algorithm,QCLA),它能够实现模式分类和联想记忆.

关键词: 量子学习 , 量子计算 , Hamming神经网络 , 量子神经计算

基于混合量子遗传算法的嵌入式系统软硬件协同综合算法

郭荣华 , 李斌 , 庄镇泉

量子电子学报 doi:10.3969/j.issn.1007-5461.2008.04.011

软硬件协同综合是嵌入式系统设计中的一个重要步骤.综合利用启发式算法和演化类算法的优点提出了一种混合量子遗传算法(HQGA)来解决软硬件协同综合问题,提高了求解质量和搜索效率,降低了计算代价.实验结果表明HQGA对软硬件协同综合问题的有效性:在得到相近结果的条件下,HQGA计算时间较量子遗传算法缩短50%以上;在计算相同代数的条件下,HQGA求解质量较量子遗传算法平均提高10%以上.

关键词: 量子计算 , 软硬件协同综合 , 混合量子遗传算法 , 遗传算法 , 启发式算法

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