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在量子理论的框架内，解释了神经元的信息处理机制，提出了量子神经元．该神经元对信息的处理分为两阶段．第1阶段为宏观信息收集部分，产生控制量子比特；第2阶段为微观信息处理部分，根据控制量子比特，改变神经元的状态．整个过程模拟量子受控非门．采用人工和实际数据集，作为分类研究对象。对比传统的神经元网络，量子神经元网络显示出较好的分类效果．以丙烯腈反应器作为建模研究对象，该网络显示出较强的泛化能力．