【摘 要】
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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.
【机 构】
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长春工程学院电信学院,吉林,长春,130012 东北电力大学信息工程学院,吉林,132012
【出 处】
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2010系统仿真技术及其应用学术会议
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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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