【摘 要】
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本文利用量子Grover搜索技术,,提出了一种改进的基于汉明距离的量子欠近邻算法。在算法中,为了解决了求解未知类样本的欠近邻问题,首先利用量子计算得到样本之间的汉明距离,
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61976053,No.61772134),福建省自然科学基金(No.2018J01776),福建省高等学校新世纪优秀人才支持计划资助
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本文利用量子Grover搜索技术,,提出了一种改进的基于汉明距离的量子欠近邻算法。在算法中,为了解决了求解未知类样本的欠近邻问题,首先利用量子计算得到样本之间的汉明距离,然后利用量子Grover搜索算法,搜索出最近邻,最后找到未分类样本的欠最近邻样本中出现频率最大的类别。本算法的时间复杂度为O(√M),与经典算法相比有二次加速。
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