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深入研究了量子競爭網(wǎng)絡(luò)的原理，基于量子競爭算法，通過引入神經(jīng)元側(cè)抑制功能與強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)制，建立了量子側(cè)抑制強(qiáng)化競爭網(wǎng)絡(luò)模型，提出了量子側(cè)抑制強(qiáng)化競爭算法。量子側(cè)抑制強(qiáng)化競爭網(wǎng)絡(luò)競爭層神經(jīng)元所具有的側(cè)抑制功能提高了網(wǎng)絡(luò)精度，其強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)制加速了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)。通過對具有四類樣本的數(shù)據(jù)集進(jìn)行模式識別實(shí)驗(yàn)，量子側(cè)抑制強(qiáng)化競爭算法的平均正確率為98.89%，量子競爭算法的平均正確率為95.56%。
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