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量子遗传算法优化BP网络的焦炭质量模型
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摘要
为使焦炭预测精度提高,减少不必要的能源损耗,提出基于量子遗传算法优化BP网络的焦炭质量预测模型。在算法中应用量子位概率幅、量子旋转门、量子非门对种群中的染色体进行编码、相位更新、变异的操作。仿真结果表明,该模型相较于传统的BP网络模型预测精度更高,同时大大提升了效率与可靠性。
作者
李爱莲
龚小帅
机构地区
内蒙古科技大学信息工程学院
出处
《自动化应用》
2017年第8期74-77,共4页
Automation Application
基金
内蒙古自治区自然科学基金项目(2016MS0610)
关键词
量子遗传算
BP神经网络
量子概率幅编码
量子旋转门
焦炭质量预测模型
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
引文网络
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