欢迎您！东篱公司
退出
-
申报数据库
-
立项数据库
-
成果数据库
-
项目获奖数据库
位置：立项数据库 > 立项详情页
中文摘要：
针对传统神经计算记忆容量有限、数据处理速度慢及易发生灾变性失忆等缺点，本项目采用量子计算与神经计算相结合的新方法，充分发挥量子计算中量子线性叠加特性的巨大计算优势，应用存储矩阵元素基于概率分布的权值矩阵确定方法，建立了多模式并存的量子神经计算模型，使得该模型的存储容量或记忆容量提高到神经元个数的2的n次方倍，较传统神经计算模型有指数级的提高；最后用人脸图像对模型及算法进行了验证。本项目对模式识别和超大容量图像处理等诸多领域的研究将提供重要的理论支持并产生潜在的实用价值。
结论摘要：
英文主题词quantum neural computing;probability distribution;time complexity
成果综合统计
期刊论文
会议论文
专利
获奖
著作
期刊论文
相关项目
周日贵的项目
