基于約瑟夫森結的量子神經網絡及其特性研究.pdf

1、約瑟夫森結神經元的提出為研究神經網絡提供了一個新的工具。本文將約瑟夫森結神經元與量子計算相結合，研究基于約瑟夫森結的量子神經網絡及其性能。
　　首先，研究了約瑟夫森結的動作電位、不應期、閾值以及二叉性等生物神經元特性，并在實驗中加以仿真。仿真結果驗證了約瑟夫森結神經元具有生物神經元的動力學特性。
　　其次，研究了約瑟夫森結量子神經元模型及其特性。在約瑟夫森結特性的研究結果基礎上，提出了一種基于約瑟夫森結的量子神經元模型，設計

2、了該模型的學習算法，并對其收斂特性進行分析。結合量子計算理論，分析了該約瑟夫森結量子神經元的量子邏輯運算功能，分析結果表明，該量子神經元可以實現(xiàn)量子非門、Hadamard門以及經典神經元無法完成的異或運算，并具有與經典兩層前向網絡相當?shù)姆蔷€性映射能力。
　　最后，研究了約瑟夫森結量子神經網絡模型及其特性。設計了基于約瑟夫森結神經元的神經網絡及其學習算法，并將該神經網絡應用于函數(shù)逼近。實驗結果表明，約瑟夫森結神經網絡的函數(shù)逼近性能比