量子科技中心_量科网

随着量子计算技术的不断进步，工业、政府、学术界和研究领域等各个部门对其未来应用的关注日益增加。通过结合人工智能技术，研究人员提出了多种量子神经网络（QNN）模型，包括量子卷积神经网络、量子长短期记忆网络和量子生成对抗网络。此外，还探索了诸如线性逼近约束优化和同步扰动随机逼近等优化方法。因此，该研究提出了混合量子群体智能（HQSI），其构建了一个QNN模型作为前向传播神经网络。在测量量子态并获得预测结果后，采用基于经典计算机的群体智能算法进行权重优化。训练过程在量子计算环境和经典计算环境之间迭代进行。在实验阶段，该团队使用在线证书状态协议请求流量预测任务对所提出的HQSI方法进行了评估。与最先进的量子优化算法进行对比分析表明，所提出的HQSI方法在误差上实现了超过50%的降低。