公开(公告)号：CN112669874A

公开(公告)日：2021-04-16

申请号：CN202011492533.8

申请日：2020-12-16

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 李阳阳 ,  杨丹青 ,  刘睿娇 ,  毛鹤亭 ,  赵裴翔 ,  赵逸群 ,  焦李成 ,  李玲玲

IPC: G10L25/03

Abstract: 本发明提出了一种基于量子傅里叶变换的语音特征提取方法，旨在不降低语音信号特征提取分辨率的前提下，提高语音信号特征提取的速度，实现步骤为：1)初始化量子计算机参数；2)对语音信号进行离散化；3)通过量子计算机获取每个时域语音信号段的二进制量子态；4)通过量子计算机对二进制量子态进行量子傅里叶变换；5)通过量子计算机对时域语音信号段数字矩阵进行量子化编码；6)通过量子计算机获取语音信号的特征提取结果。利用量子逻辑门实现量子傅里叶变换，完成每一个二进制量子态的转换，相当于同时完成多次加减乘除操作，计算次数明显减少，有效提高了语音特征提取的速度。

公开(公告)号：CN112446432A

公开(公告)日：2021-03-05

申请号：CN202011370471.3

申请日：2020-11-30

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 李阳阳 ,  赵裴翔 ,  刘睿娇 ,  赵逸群 ,  毛鹤亭 ,  杨丹青 ,  焦李成 ,  李玲玲

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于量子自学习自训练网络的手写体图片分类方法，其步骤为：构建神经网络；生成训练集；计算量子染色体个体长度；建立量子染色体种群；对神经元的权重值与偏置值进行量子编码；利用量子进化策略获得最优神经网络；判断当前进化是否陷入局部最优，若是，进行全干扰交叉，否则，判断进化是否终止；进行全干扰交叉；判断当前的进化是否满足终止条件，若是，则输出分类结果，否则，继续进化迭代；输出分类结果。本发明有效的克服了现有技术中易于陷入局部最优，需要人为设置超参数过多的问题，具有分类精度高，保证分类结果稳定性和可靠性的优点。