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模拟量子自组织神经网络

Analog Quantum Self-organizing Neural Network
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摘要 本文模拟实现了测不准原理应用于自组织神经网络的模型,并使用该模型进行缺失值填充的测试,测试结果表明填充误差由传统网络的10.3%改善至7.25%。 A model of uncertainty principle applied to self- organizing map is implemented in this paper, and the model was tested by being applied to the missing value filling. Contrasted to self- organizing map, the test results show that the filling error is improved from 10.3% to 7.25% .
出处 《山东化工》 CAS 2018年第1期137-138,共2页 Shandong Chemical Industry
基金 南京工业大学浦江学院2016年立项课题"量子神经网络应用于缺失值问题的研究"(项目编号:njpj2016-2-04)
关键词 测不准原理 自组织神经网络 蒙特卡洛方法 uncertainty principle self organizing map Monte Carlo method
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