【摘 要】
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本文提出了一种新的量子神经网络，用量子相移门更新网络的权值，量子受控非门模拟神经元激励函数的跳变；激励函数采用双曲正切函数的变式来替代常用的sigmoid函数。将该网络应用于心电图(ECG)ST段的分类识别中，并与经典BP神经网络和基于多层激励函数的BP神经网络进行对比分析。结果表明，该量子神经网络具有较快的收敛速度和较好的分类效果。
【机 构】
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南京邮电大学通信与信息工程学院，南京，210003 南京邮电大学信号处理与传输研究院，南京，210
【出 处】
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第23届全国计算机新科技与计算机教育学术会议
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本文提出了一种新的量子神经网络，用量子相移门更新网络的权值，量子受控非门模拟神经元激励函数的跳变；激励函数采用双曲正切函数的变式来替代常用的sigmoid函数。将该网络应用于心电图(ECG)ST段的分类识别中，并与经典BP神经网络和基于多层激励函数的BP神经网络进行对比分析。结果表明，该量子神经网络具有较快的收敛速度和较好的分类效果。
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