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961.
962.
为有效提高神经网络集成的泛化能力,先利用量子粒子群和主成分分析提高集成个体的泛化能力,再利用泛化能力强的支持向量机回归集成生成输出结论,建立一个基于支持向量机的粒子群神经网络集成股市预测模型.试验表明,该模型能有效提高神经网络集成系统的泛化能力,预测精度高,稳定性好. 相似文献
963.
964.
设H是Hopf代数,g是由Cartan矩阵A=(a_(ij))_(I×I)决定的广义Kac-Moody代数,这里的I是指标集,它或者是有限个整数{1,2,…,n},或者是整个自然数集N,用f,g表示从I到Hopf代数H的群象元素集G(H)两个映射,假如集合{f(i),g(i)|i∈I}中任何两个元素乘法可以交换,则可以在H(?)_g~f U_q(g)上定义一种Hopf结构,这里的U_q(g)是g量子包络代数. 相似文献
965.
本文引入弱Hopf量子Yang-Baxter模概念.利用弱Hopf模基本定理的方法,获得了弱Hopf量子Yang-Baxter模基本定理,进一步还得到了相关Hopf模基本定理. 相似文献
966.
双向隐形传态方案及安全性分析 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了一种用Bell纠缠态作为量子信道,实现双向隐形传态的方案.通信双方Alice、Bob事先共享二对Bell纠缠态,通信开始后,Alice、Bob分别对自己拥有的部分粒子作Bell基联合测量,并将测量结果通过经典信道告诉对方.Alice、Bob根据对方提供的测量结果,做相应的幺正变换,即在己方的粒子上,再现对方要传的量子态信息,从而实现双向传态的目的.为了提高量子双向隐形传态的安全性,加入第三方控制,分析表明,通过增加控制方的粒子数可以增加系统的安全性,但增加到一定数量后,将无助于量子信道安全性的提高. 相似文献
967.
968.
969.
970.
基于Turbo码的量子高斯密钥分发的数据协调 总被引:1,自引:0,他引:1
为了使加密系统中两个合法用户Alice和Bob从量子信道传送的相关的高斯连续变量X和y中获取出密钥,通过一个理想公共授权信道传送部分信息进而从不一致的X和y中得到一致的二进制密钥,这一过程称为协调.本文在样条纠错(Sliced Error Correction,SEC)和多级编码/多路译码(Multi Level coding/Multi Stage Decoding,MLC/MSD)方案的基础上,构建了一套以Turbo纠错码为基础的连续变量量子密钥分发系统的反向数据协调方案.提出了以Turbo码的校验比特流为协调信息的Slepian-Wolf编译码方案.仿真结果表明可在信道信噪比7 dB以上实现20000个连续变量序列的协调. 相似文献