量子侧抑制强化竞争算法研究

深入研究了量子竞争网络的原理,基于量子竞争算法,通过引入神经元侧抑制功能与强化学习机制,建立了量子侧抑制强化竞争网络模型,提出了量子侧抑制强化竞争算法。量子侧抑制强化竞争网络竞争层神经元所具有的侧抑制功能提高了网络精度,其强化学习机制加速了网络学习。通过对具有四类样本的数据集进行模式识别实验,量子侧抑制强化竞争算法的平均正确率为98.89%,量子竞争算法的平均正确率为95.56%。结果表明量子侧抑制强化竞争算法相对量子竞争算法具有更高的模式识别能力。