[发明专利]一种基于量子模糊神经网络模型的大数据处理方法及系统在审
| 申请号： | 202211360748.3 | 申请日： | 2022-11-02 |
| 公开（公告）号： | CN116468075A | 公开（公告）日： | 2023-07-21 |
| 发明（设计）人： | 张仕斌;杨鑫 | 申请（专利权）人： | 成都信息工程大学 |
| 主分类号： | G06N3/043 | 分类号： | G06N3/043;G06N3/084;G06N3/088;G06N10/20;G06F18/23213 |
| 代理公司： | 北京久维律师事务所 11582 | 代理人： | 邢江峰 |
| 地址： | 610225 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明属于量子计算领域，公开了一种基于量子模糊神经网络模型的大数据处理方法及系统，模型包括：量子模糊单元，包括量子隶属函数层和模糊规则层，用于计算隶属度并生成量子模糊特征值；量子神经网络单元，包括量子反向传播层和量子神经网络层，量子神经网络层用于提取量子神经网络的特征值，量子方向传播层用于利用量子模糊梯度计算算法计算出梯度，对量子神经网络层的参数进行更新；融合单元，用于对量子模糊特征值和量子神经网络特征值进行融合。与已有模型相比，该模型在处理大数据不确定性方面具有更高的效率和准确率，不仅能利用量子计算的量子指数级存储和并行计算加速的优势，还能有效地发挥模糊逻辑处理数据不确定性和模糊性的优势。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 量子 模糊 神经网络 模型 数据处理 方法 系统 | ||
【主权项】：
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