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基于迁移QCNN的孪生网络轴承故障诊断方法 被引量：2
1
作者 王军 张维通 +1 位作者 闫正兵 朱志亮 《计算机测量与控制》 2024年第4期1-7,21,共8页
轴承故障诊断对于降低旋转机械的损坏风险,进一步提高经济效益具有重要意义;深度学习在轴承故障诊断中应用广泛,但是深度学习模型在训练与测试时容易受到噪声的干扰导致性能下降;并且轴承的工况变化频繁,不同工况下的数据采集困难;对此... 轴承故障诊断对于降低旋转机械的损坏风险,进一步提高经济效益具有重要意义;深度学习在轴承故障诊断中应用广泛,但是深度学习模型在训练与测试时容易受到噪声的干扰导致性能下降;并且轴承的工况变化频繁,不同工况下的数据采集困难;对此,提出了一种基于迁移QCNN的孪生网络轴承故障诊断方法,先预训练QCNN获取具有较强判别性的模型参数,将预训练的参数迁移到QCNN作为子网络的孪生网络中,然后正常训练孪生网络获取模型,最后将测试数据与故障数据组成数据对输入模型,即可得到测试数据的故障类型;该方法将QCNN与孪生网络相结合,QCNN中的Quadratic神经元具有强大的特征提取能力,孪生网络共享权重和相对关系的训练方式,使得模型可以缓解噪声和工况数据不平衡问题的影响;实验结果显示,相较与传统机器学习模型和QCNN等模型,所提出方法在面对噪声和工况数据不平衡问题表现更好。 展开更多
关键词 迁移 qcnn 孪生网络 Quadratic神经元 故障诊断
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基于QCNN的非线性跟踪问题研究 被引量：1
2
作者 牛德智 陈长兴 +3 位作者 符辉 赵延明 屈坤 王旭婧 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第12期3634-3637,共4页
针对如何快速准确地跟踪到非线性系统的状态问题,研究了量子细胞神经网络(QCNN)在非线性跟踪中的应用。在满足Lyapunov函数指数收敛的条件下,设计了一种新型参数形式的控制器,在此基础上,对三种非线性系统即确定性非线性运动、参数和运... 针对如何快速准确地跟踪到非线性系统的状态问题,研究了量子细胞神经网络(QCNN)在非线性跟踪中的应用。在满足Lyapunov函数指数收敛的条件下,设计了一种新型参数形式的控制器,在此基础上,对三种非线性系统即确定性非线性运动、参数和运动规律未知的非线性数据系统以及典型蔡氏电路进行了QCNN跟踪研究。仿真结果表明,在QCNN系统中,通过设计合理的控制器可以实现非线性问题状态的有效跟踪,且实验结果为QCNN系统复杂度与跟踪的及时性之间关系提供了参考依据和有力的说明。设计的新型控制器及对实际问题处理方法为QCNN的理论及应用研究具有借鉴意义。 展开更多
关键词 量子细胞神经网络 非线性跟踪 LYAPUNOV函数 控制器 蔡氏电路
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ECG-QGAN:基于量子生成对抗网络的心电图生成式信息系统
3
作者 瞿治国 陈韦龙 +2 位作者 孙乐 刘文杰 张彦春 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第7期1622-1638,共17页
据统计,我国心血管疾病患病人数约达3.3亿,每年因为心血管疾病死亡的人数占总死亡人数的40%.在这种背景下,心脏病辅助诊断系统的发展显得尤为重要,但其开发受限于缺乏不含患者隐私信息和由医疗专家标注的大量心电图(electrocardiogram,E... 据统计,我国心血管疾病患病人数约达3.3亿,每年因为心血管疾病死亡的人数占总死亡人数的40%.在这种背景下,心脏病辅助诊断系统的发展显得尤为重要,但其开发受限于缺乏不含患者隐私信息和由医疗专家标注的大量心电图(electrocardiogram,ECG)临床数据.作为一门新兴学科,量子计算可通过利用量子叠加和纠缠特性,能够探索更大、更复杂的状态空间,进而有利于生成同临床数据一样的高质量和多样化的ECG数据.为此,提出了一种基于量子生成对抗网络(QGAN)的ECG生成式信息系统,简称ECG-QGAN.其中QGAN由量子双向门控循环单元(quantum bidirectional gated recurrent unit,QBiGRU)和量子卷积神经网络(quantum convolutional neural network,QCNN)组成.该系统利用量子的纠缠特性提高生成能力,以生成与现有临床数据一致的ECG数据,从而可以保留心脏病患者的心跳特征.该系统的生成器和判别器分别采用QBiGRU和QCNN,并应用了基于矩阵乘积状态(matrix product state,MPS)和树形张量网络(tree tensor network,TTN)所设计的变分量子电路(variational quantum circuit,VQC),可以使该系统在较少的量子资源下更高效地捕捉ECG数据信息,生成合格的ECG数据.此外,该系统应用了量子Dropout技术,以避免训练过程中出现过拟合问题.最后,实验结果表明,与其他生成ECG数据的模型相比,ECG-QGAN生成的ECG数据具有更高的平均分类准确率.同时它在量子位数量和电路深度方面对当前噪声较大的中尺度量子(noise intermediate scale quantum,NISQ)计算机是友好的. 展开更多
关键词 生成式信息系统 心电图 量子生成对抗网络 量子双向门控循环单元 量子卷积神经网络
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属性Logistic混沌映射下的物联网隐私数据安全共享 被引量：11
4
作者 黄杨杨 《现代电子技术》 北大核心 2024年第13期97-101,共5页
为加强物联网隐私数据保护,提高用户信任度与满意度,提出属性Logistic混沌映射下的物联网隐私数据安全共享。构建基于主从式结构的三层物联网隐私数据安全共享模型并设计数据访问机制,在此基础上,基于量子细胞神经网络和Logistic映射得... 为加强物联网隐私数据保护,提高用户信任度与满意度,提出属性Logistic混沌映射下的物联网隐私数据安全共享。构建基于主从式结构的三层物联网隐私数据安全共享模型并设计数据访问机制,在此基础上,基于量子细胞神经网络和Logistic映射得到矩阵A,对其分解后,得到矩阵B和序列C,由B矩阵构造混沌序列池,对C序列元素作映射处理,生成索引序列,并确定Logistic映射初始值,再对索引作Logistic映射后,从混沌序列池检索出CP-ABE加密算法的公钥、主密钥后,利用其与用户属性集合生成用户私钥,基于数据访问结构实现物联网隐私数据的加密。实验结果表明,该方法生成的密钥能够通过随机性验证,实现物联网隐私数据加密,且操作数量少,加密强度高。 展开更多
关键词 Logistic 混沌映射 物联网 隐私数据 主从式 访问机制 量子细胞神经网络 CP-ABE 用户属性
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量子细胞神经网络的混沌函数投影同步 被引量：2
5
作者 王森 蔡理 +1 位作者 张斌 赵红言 《微纳电子技术》 北大核心 2016年第1期7-12,35,共7页
Josephson环耦合的量子细胞神经网络(QCNN)将是未来纳米级细胞神经网络(CNN)的一个新的发展方向。基于两细胞耦合的量子细胞神经网络混沌系统,提出了一种参数不确定的混沌函数投影同步方案。设计了自适应控制器和不确定参数估计规则,实... Josephson环耦合的量子细胞神经网络(QCNN)将是未来纳米级细胞神经网络(CNN)的一个新的发展方向。基于两细胞耦合的量子细胞神经网络混沌系统,提出了一种参数不确定的混沌函数投影同步方案。设计了自适应控制器和不确定参数估计规则,实现了以超混沌Lorenz系统方程为比例函数的量子细胞神经网络混沌系统的函数投影同步,利用Lyapunov稳定性理论证明了所提同步方案的稳定性,并进一步用数值仿真验证了该方案的有效性。由于该方案采用了混沌函数作为比例函数,因此比一般的函数投影同步方案具有更高的保密性能。另外,响应系统的参数可以不确定,使该同步方案在实际应用中更加有效。 展开更多
关键词 混沌 函数投影同步 量子细胞神经网络(qcnn) Josephson环 LYAPUNOV稳定性理论 自适应
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Josephson环耦合量子细胞神经网络混沌动力学分析 被引量：1
6
作者 王森 蔡理 +2 位作者 张斌 杨晓阔 冯朝文 《微纳电子技术》 CAS 北大核心 2015年第1期14-19,30,共7页
量子细胞神经网络(QCNN)在大规模信号处理上是一种崭新的结构,将是未来细胞神经网络(CNN)一个新的发展方向。以Josephson环的幅值和相位作为状态变量,研究了两个Josephson环耦合的量子细胞神经网络的非线性动力学行为。通过理论研究和... 量子细胞神经网络(QCNN)在大规模信号处理上是一种崭新的结构,将是未来细胞神经网络(CNN)一个新的发展方向。以Josephson环的幅值和相位作为状态变量,研究了两个Josephson环耦合的量子细胞神经网络的非线性动力学行为。通过理论研究和计算机仿真,发现系统具有丰富的动力学行为,如周期、拟周期、混沌和超混沌状态。分析了细胞内隧穿矩阵元比例系数和相邻细胞互感系数对系统分岔与混沌特性的影响,发现系统经拟周期分岔进入混沌,在不对称细胞耦合的量子细胞神经网络中,系统能产生混沌的参数范围较大,且在混沌区域没有周期窗口,是一种鲁棒混沌;在对称细胞耦合的量子细胞神经网络中,系统能产生混沌的的参数范围相对较小,且在产生混沌振荡的区域内有周期、拟周期窗口。 展开更多
关键词 Josephson环 细胞神经网络(CNN) 量子细胞神经网络(qcnn) 分岔 混沌
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基于量子卷积神经网络的图像识别新模型 被引量：8
7
作者 范兴奎 刘广哲 +3 位作者 王浩文 马鸿洋 李伟 王淑梅 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期642-650,共9页
为了解决卷积神经网络对内存和时间效率要求越来越高的问题,提出一种面向数字图像分类的新模型,该模型为基于强纠缠参数化线路的量子卷积神经网络。首先对经典图像进行预处理和量子比特编码,提取图像的特征信息,并将其制备为量子态作为... 为了解决卷积神经网络对内存和时间效率要求越来越高的问题,提出一种面向数字图像分类的新模型,该模型为基于强纠缠参数化线路的量子卷积神经网络。首先对经典图像进行预处理和量子比特编码,提取图像的特征信息,并将其制备为量子态作为量子卷积神经网络模型的输入。通过设计模型量子卷积层、量子池化层、量子全连接层结构,高效提炼主要特征信息,最后对模型输出执行Z基测量,根据期望值完成图像分类。实验数据集为MNIST数据,{0,1}分类和{2,7}分类准确率均达到了100%。对比结果表明,采用平均池化下采样的三层网络结构的QCNN模型具有更高的测试精度。 展开更多
关键词 量子计算 图像分类 量子卷积神经网络 参数化量子电路
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