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提出了一种基于量子神经网络的软测量模型,组成该模型的量子神经元对信息的处理分为两阶段。第一阶段为宏观信息收集部分,产生控制量子比特;第二阶段为微观信息处理部分,根据控制量子比特,改变工作量子比特,即神经元的状态,整个过程模拟量子受控非门。以某石化厂乙烯收率为软测量对象,实验结果显示出,提出的量子神经网络软测量模型可以较好地跟踪乙烯收率的变化。