一种基于ABC的量子神经网络训练算法

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一种基于ABC优化神经网络的接触网故障类型识别方法[发明专利]

专利名称：一种基于ABC优化神经网络的接触网故障类型识别方法
专利类型：发明专利
发明人：易灵芝,蒋甘霖,谭貌,苏永新,陈智勇,彭寒梅,邓成
申请号：CN202011188829.0
申请日：20201030
公开号：CN112270270A
公开日：
20210126
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本文公开发明一种基于ABC优化神经网络的接触网故障类型识别方法。

具体包括以下步骤：输入接触网状态检测特征数据，对数据进行预处理并生成训练样本集与测试样本集；使用训练样本集对神经网络进行训练，在训练过程中使用人工蜂群算法(ABC)对神经网络的权值与阈值进行优化、调整；在训练好的神经网络中输入测试样本集，得出接触网故障类型识别的结果。

本发明方法可以提高接触网故障类型识别精度，具有一定的应用价值。

申请人：湘潭大学
地址：411105 湖南省湘潭市雨湖区湘潭大学
国籍：CN
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mapabcgl 点聚合处理方法

mapabcgl 点聚合处理方法
在地图ABC中，点聚合处理是一种重要的数据挖掘和处理技术，其目标是将具有相似特征的点聚合在一起，以实现数据降维和特征提取。

以下是点聚合处理的一些常见方法：
1. K-means聚类算法：这是一种非常流行的点聚合处理方法，通过将点分为K个聚类，使得每个聚类内的点尽可能相似，不同聚类之间的点尽可能不同。

2. 层次聚类算法：这种方法基于距离度量，通过逐步合并最接近的点或聚类来形成更大的聚类。

3. DBSCAN算法：这是一种基于密度的聚类算法，可以找到任意形状的聚类，并过滤掉噪声点。

4. 谱聚类算法：这种方法基于图的划分，通过将点连接成图，并找到将图划分为K个连通组件的最佳方法，来实现点的聚合。

5. 自组织映射（SOM）算法：这是一种神经网络算法，通过训练神经网络来学习数据的低维表示，并保持输入空间的数据拓扑结构。

在使用这些算法时，重要的是要选择适合特定数据的算法，并且理解每个算法的优缺点。

例如，K-means算法简单且快速，但可能无法找到非凸形状
的聚类；谱聚类算法可以找到任意形状的聚类，但计算复杂度较高。

在处理大规模数据集时，还需要考虑算法的效率和可扩展性。

量子力学模拟神经网络功能

量子力学模拟神经网络功能量子力学和神经网络是两个当今科学领域中备受关注的领域。

量子力学探索微观世界的行为，而神经网络模拟人脑神经元的工作方式。

近年来，科学家们开始尝试结合这两个领域，以期望发现新的科学突破和应用前景。

本篇文章将围绕量子力学模拟神经网络功能展开讨论。

首先，让我们先了解什么是量子力学。

量子力学是基于量子理论的一个学科，研究微观粒子的行为规律和性质。

它提供了一种非常精确的描述微观粒子运动和相互作用的数学框架，可以用来解释和预测电子、光子等微观粒子的行为。

神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的系统。

它由许多人工神经元（节点）组成，通过连接权重和激活函数来模拟神经元之间的信息传递和处理。

神经网络通过学习和训练，可以解决各种问题，如图像识别、语音识别和自然语言处理等。

量子力学模拟神经网络是一种新兴的研究领域，旨在利用量子力学的性质来增强神经网络的功能。

量子力学的一些特性，如叠加态和纠缠态，可以提供在传统计算中不可实现的处理能力和信息传递速度。

一种应用量子力学模拟神经网络的方法是量子神经网络（Quantum Neural Network，QNN）。

QNN利用量子比特（Qubit）作为信息处理的基本单位，通过调控量子叠加态和纠缠态，提供对数据进行更复杂和高效处理的能力。

QNN可以在机器学习和数据处理领域中发挥重要作用，例如优化问题求解、模式识别和数据压缩等。

另一种应用量子力学模拟神经网络的方法是量子机器学习（Quantum Machine Learning，QML）。

QML利用量子力学的特性来改进传统机器学习算法，提高算法的效率和性能。

例如，量子支持向量机（Quantum Support Vector Machines，QSVM）可以通过利用量子计算的优势来加快分类和回归问题的求解过程。

量子神经网络（Quantum Neural Networks，QNNs）也可以用来训练和优化神经网络的参数。

除了在机器学习领域，量子力学模拟神经网络还可以应用于模拟生物系统和神经科学研究中。

人工智能深度学习技术练习(习题卷19)

人工智能深度学习技术练习(习题卷19)第1部分：单项选择题，共47题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。

1.[单选题]MNIST训练集的第一个数据是（）。

A)4B)2C)0D)5答案:D解析:难易程度：易题型：2.[单选题]在课堂中使用分类器将那两种生物进行分类（）A)毛虫和萤火虫B)臭虫和瓢虫C)毛虫和瓢虫D)萤火虫和瓢虫答案:C解析:难易程度：易题型：3.[单选题]实现带偏置的卷积操作的运算是:A)conv_ret1 = conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1B)conv_ret1 = conv2d(x_image, W_conv1 + b_conv1)C)conv_ret1 = conv2d(x_image, W_conv1, b_conv1)D)conv_ret1 = conv2d(x_image, W_conv1)答案:A解析:4.[单选题]下列有关循环神经网络中的Embedding层的描述，错误的是( )A)Fmbedding层通常用在神经网络的第一层。

B)Embedding层将正整数(索引)转换为固定大小的向量。

C)mbedding层后得到的密集向量的每个元素只能是0或!。

D)若Embedding层的输入的大小为(batch sizeinput length),则输出的大小为(batch size, input length,output dim),outputdim是密集向量的维数。

答案:C解析:5.[单选题]lstm中的门，使用哪个激活函数控制A)reluB)sigmoidC)tanhD)softmax答案:B解析:6.[单选题]手写字识别模型中，隐藏层的节点个数为（）A)500B)784C)576D)28答案:A解析:7.[单选题]tf.GradientTape用来记录（）过程A)正向传播B)反向传播C)参数更新D)代价处理答案:A解析:8.[单选题]compile函数中没有以下哪一个参数A)迭代次数B)优化算法C)评估指标D)损失值答案:A解析:9.[单选题]情感分类属于哪一类问题?A)多个输入多个输出B)一个输入多个输出C)一个输入一个输出D)多个输入一个输出答案:D解析:10.[单选题]Mini-batch的原理是A)选取数据中部分数据进行梯度下降B)和批量梯度下降相同,只是将算法进行优化C)将数据每次进行一小批次处理,通过迭代将数据全部处理D)随机选取一些数据,计算梯度进行下降,每次将学习率降低一点答案:C解析:11.[单选题]深度神经网络的缩写是?A)CNNB)RNNC)SNND)DNN答案:D解析:12.[单选题]上图中激活函数属于哪一个？A)SigmoidB)Leaky ReLUC)tanhD)Relu答案:C解析:tanh13.[单选题]Dropout运行原理:A)随机取消一些节点,只是用部分节点进行拟合运算,防止过拟合B)dropout能增加新样本防止过拟合C)dropout进行归一化操作,防止过拟合D)dropout通过给损失函数增加惩罚项,防止过拟合答案:A解析:14.[单选题]如果x的值是True,那么tf.cast(x, tf.float32)的值是什么?A)0.0B)1.0C)FalseD)True答案:B解析:15.[单选题]不属于Python保留字的是（）。

基于ABC优化算法的神经网络水溶解氧预测

第３Ｏ卷第１１期
文章编号：１００６ — ９３４８（２０１３）１１ — ０３２５－０５
计
算
机
仿
真
２０１３年１１月
基于ＡＢＣ优化算法的神经网络水溶解氧预测
苏彩红，向娜，林梅金
（１．佛山科学技术学院，广东佛山５２８０００；２．华南理工大学，广东广州５１０６４０）摘要：研究水溶解氧预测精确度问题，对指导水厂生产和水产养殖业，为地表水环境的管理提供科学依据。影响水溶解氧量的因素高度关联耦合而难以建立具有普适性的模型，而神经网络由于非线性问题处理能力被广泛应用于溶解氧预测的研究，但是神经网络存在收敛速度慢、网络对初始值敏感、容易陷入局部极小值等缺点而影响预测的精确性和稳定性。为了解
ＤｉｓｓｏｌｖｅｄＯｘｙｇｅｎＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＡｒｔｉｉｃｆｉａｌＢｅｅＣｏｌｏｎｙＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄＢＰＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ
ＳＵＣａｉ－ｈｏｎｇ，ＸＩＡＮＧＮａ，ＬＩＮＭｅｉ－ｊｉｎ ’
（１．Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ，ＦｏｓｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＦｏｓｈａｎＧｕａｎｇｄｏｎｇ５２８０００，Ｃｈｉｎａ；

量子神经网络[发明专利]

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201880036533.1(22)申请日 2018.06.01(30)优先权数据62/514,475 2017.06.02 US(85)PCT国际申请进入国家阶段日2019.12.02(86)PCT国际申请的申请数据PCT/US2018/035665 2018.06.01(87)PCT国际申请的公布数据WO2018/223037 EN 2018.12.06(71)申请人谷歌有限责任公司地址美国加利福尼亚州(72)发明人 H.内文　E.H.法希　(74)专利代理机构北京市柳沈律师事务所 11105代理人金玉洁(51)Int.Cl.G06N 3/063(2006.01)G06N 10/00(2019.01)(54)发明名称量子神经网络(57)摘要一种量子神经网络架构。

在一个方面，被训练来执行机器学习任务的量子神经网络包括：输入量子神经网络层包括(i)在初始量子状态下准备的、编码机器学习任务数据输入的多个量子比特，以及(ii)目标量子比特；中间量子神经网络层序列，每个中间量子神经网络层包括对多个量子比特和目标量子比特进行操作的多个量子逻辑门；和输出量子神经网络层，包括测量量子门，该测量量子门对目标量子比特进行操作，并且提供表示机器学习任务的解决方案的数据作为输出。

权利要求书3页说明书10页附图3页CN 110692067 A 2020.01.14C N 110692067A1.一种由一个或多个量子处理器实施的量子神经网络系统，所述量子神经网络包括：输入量子神经网络层，包括(i)在初始量子状态下准备的、并且编码机器学习任务数据输入的多个量子比特，以及(ii)在初始状态下准备的目标量子比特；中间量子神经网络层序列，每个中间量子神经网络层包括对所述多个量子比特和目标量子比特进行操作的多个量子逻辑门；和输出量子神经网络层，包括测量量子门，所述测量量子门对所述目标量子比特进行操作，并且提供表示所述量子神经网络已经被训练来执行的机器学习任务的解决方案的数据作为输出。

量子计算的量子神经网络与应用案例(四)

量子计算的量子神经网络与应用案例引言量子计算被认为是未来计算机领域的一次革命性突破，它利用量子力学的特性来进行信息的处理和存储。

在传统计算机无法解决的问题上，量子计算展现出了巨大的潜力。

而量子神经网络则是量子计算的一个重要分支，它结合了机器学习和量子计算的优势，被认为是未来人工智能发展的重要方向。

本文将着重讨论量子神经网络的基本原理和应用案例。

量子神经网络的基本原理量子神经网络是一种结合了量子计算和神经网络理论的模型，它利用量子比特和量子门来进行信息的处理和学习。

与经典神经网络不同的是，量子神经网络的基本单元是量子比特，而非经典神经网络中的神经元。

量子神经网络利用量子叠加和量子纠缠等特性，可以实现在传统计算机上无法完成的任务。

在量子神经网络中，量子比特之间通过量子门进行相互作用，从而实现信息的传递和处理。

同时，量子神经网络还可以利用量子纠缠来进行信息的编码和解码，使得信息的处理更加高效和安全。

这种特性使得量子神经网络在大数据处理、优化问题求解等方面展现出了巨大的潜力。

量子神经网络的应用案例量子神经网络在人工智能领域具有广泛的应用前景。

其中，量子神经网络在模式识别、图像处理、自然语言处理等方面展现出了巨大的潜力。

以模式识别为例，传统的神经网络在处理大规模数据时存在着计算复杂度高和训练时间长的问题。

而量子神经网络利用量子叠加和量子纠缠等特性，可以更加高效地进行模式识别和分类，从而大大提高了识别的准确性和速度。

另外，量子神经网络还可以应用于优化问题的求解。

在传统计算机上，很多优化问题都存在着较高的计算复杂度，例如旅行商问题、背包问题等。

而量子神经网络可以利用量子叠加和量子纠缠来进行并行计算，从而大大提高了优化问题的求解效率。

这使得量子神经网络在金融、物流、生物等领域的应用具有了巨大的潜力。

未来展望随着量子计算和人工智能的不断发展，量子神经网络将会在更多领域展现出其优势。

目前，量子神经网络的研究和应用还处于起步阶段，但是其潜力已经开始引起了人们的广泛关注。

基于神经网络与改进ABC算法的瓦斯预测研究

ｓａｃｅｒｕｄｆｏｏｒｅｔａｍｐｏｅｅｅｒｈｄ，ｈｏｅｒｈｍｅｈｎｓｉｎｒｄｃｄｉｒｅｏｅｒｈｓａｏｎｏｄｓｕｃｈｔｅｌｙｄｂｅｓａｃｅｃａｓｓａｃｃａｉｍｓｉｔｕｅ，ｎｏｄｒｔｏａｌｒｔｃｅｒｈｐｒｒｎｅＵｓｎｒｖｄＡＢｌｏｉｍ，ｉｈｓｏｅｒｌｎｔｏｋｉｏｔｚｄ，ｉｎｍｅｉａｅｌａｓａｃｅｆｍａｃ．ｉｇｉｏｅＣａｇｒｈｗｅｇｔｆｎｕａｅｗｒｓｐｉｅａｍｉｇｏｏｌｏｍｐｔｍｉ
（宁工程技术大学电气与控制工程学院，宁葫芦岛１５０）辽辽２１５摘要：人工蜜蜂群（ＢＡＣ）优化算法具有较强的全局搜索能力。在标准算法的基础上，考粒子群优参
化算法，加入当前全局最优解对算法的有益引导；当观察蜂在引导蜂所在食物源附近搜索时，引入混沌搜索机制，改善局部搜索性能。利用改进的ＡＣ算法，Ｂ以网络训练的最小方差Ｆ为优ｓｄｏｕｒｌｎｔｒｎｄｓａｃｎｇｓｆｒｃｓａｅｎｎｅａｅｗｏｋａ
ｉｐｒｖｄＡＢａｇｒｔｍｍｏｅＣｌｏｉｈ
ＦａＩａ —ａｇ，ＹＡＮＧＹｉｋｉＵＨｕ，ＪＮＧＸｉｏｌｎｉ — ｕ（ｃｏｌｆｌｃｒａａｄＣｎｒｌｎｉｅｒｇＬａｎｎｅｈｉａＵｉｅｓｙＨｕｕａ２１５ＣｉａＳｈｏｅｔｃｌｎｏｔｏＥｇｅｉ，ｉｏｉｇＴｃｎｃｌｎｖｒｉ，ｌｄｏ１５０，ｈｎ）ｏＥｉｎｎｔ

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ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｌａｇｏｉｒｔｈｍｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎｏｆＱｕａｎｔｕｍＮｅｕｒｌａＮｅｔｗｏｒｋｎｄａａｃｃｅｌｅｒａｔｅｓｔｈｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｓｐｅｅｄｏｆＱｕａｎｔｕｍＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＱｕａｎｔｕｍＮｅｕｒｌａＮｅｔｗｏｒｋ；ＡｔｒｉｉｆｃｉｌａＢｅｅＣｏｌｏｎｙ；ｓｅｌｆ－ａｄａｐｔｉｖｅ；ｏｐｔｉｍｕｍ
并且对人工蜂群算法进行改进。利用改进后的人工蜂群算法来优化传统量子神经网络，使优化后的量子神经网络具有结构简单、参数少、收敛速度快和可跳出局部极小值等优点。实验结果表明，相比原训练算法该优化算法提高了量子神经网络收敛解的精度。关键词：量子神经网络；人工蜂群算法；自适应；最优
ＬＩＮＧＹｅｈｕａ，ＺＨＥＮＧＸｉｎ
（ＡｃａｄｅｍｙｏｆＰｈｙｓｉｃｓａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＧｕａｎｇｘｉＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｆｏｒＮａｔｉｏｎａｌｉｔｉｅｓ，ＣｈｏｎｇｚｕｏＧｕａｎｇｘｉ５３２５００，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＩｎｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｔｈａｔｔｈｅｔｒａｉｎｉｎｇｒｅｓｕｌｔｏｆＱｕａｎｔｕｍＮｅｕｒｌａＮｅｔｗｏｒｋｉｓｅａｓｙｔｏｆａｌｌｉｎｔｏｌＯＣａｌｍｉｎｉｍｕｍ，ＡｒｔｉｉｆｃｉａｌＢｅｅＣｏｌｏｎｙ（ＡＢＣ）ａｌｇｏｉｒｔｈｍｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｉｎｔｏｔｈｅｏｉｒｇｉｎａｌｔｒｉｎａｉｎｇｌｇａｏｒｉｔｈｍｔｏｄｅｓｉｇｎａｎｉｍｐｒｏｖｅｄ
凌晔华，郑鑫
（广西民族师范学院物理与电子工程学院，广西崇左５３２５００）
摘
要：传统的量子神经网络的训练方法容易使得算法陷入局部极小值，将ＡｒｔｉｉｆｃｉａｌＢｅｅＣｏｌｏｎｙ（ＡＢＣ）算法引入到原训练算法中，
第７卷
第２期
智
能
计
算
机
与
应
用
Ｖ０１．７Ｎｏ．２ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ
一
种基于ＡＢＣ的量子神经网络训练算法
ｎｄａｂｅｉｎｇｄｅｖｉａｔｅｄｆｒｏｍｌｏｃａｌｍｉｎｉｍａ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｏｒｉｇｉｎｌａｔｒａｉｎｉｎｇｌｇａｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅ
ＡｔｒｉｉｆｃｉａｌＢｅｅＣｏｌｏｎｙｌｇａｏｒｉｔｈｍ．ＵｓｉｎｇｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄＡｒｔｉｉｆｃｉａｌＢｅｅＣｏｌｏｎｙａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｏｐｔｉｍｉｚｅｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＱｕａｎｔｕｍ
ＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ，ＳＯｔｈａｔｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚｅｄＱｕａｎｔｕｍＮｅｕｒｌａＮｅｔｗｏｒｋｈａｓｔｈｅａｄｖｎｔａａｇｅｓｏｆｓｉｍｐｌｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅ，ｇｏｏｄｇｅｎｅｒｌａｉｚａｔｉｏｎ
中图分类号：ＴＰ３９１．４
文献标志码：Ａ
文章编号：２０９５ — ２１６３（２０１７）０２ — ００３４ — ０４
ＡｒｔｉｉｆｃｉａｌＢｅｅＣｏｌｏｎｙｂａｓｅｄｔｒａｉｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＱｕａｎｔｕｍＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ