摘要：为了解决普通BP神经网络收敛速度慢、分类正确率低等问题,提出一种量子BP神经网络算法。该算法在普通BP神经网络中引入了量子算法,量子BP神经网络结构由输入层、隐含层和输出层组成,其中,量子神经元的输入和传递函数均由量子比特表示,输出结果为实数。首先,该算法将实数值训练样本变换为量子态训练样本,从而作为算法的输入。然后,通过传递函数,计算量子态权值并更新网络参数以达到训练效果。最后,利用训练好的网络进行故障诊断,并将结果以实数值输出。将该方法应用于发动机故障诊断,实验结果表明,与普通BP神经网络相比,量子BP神经网络算法在收敛速度、分类正确率和执行时间等方面具有明显的优势。

关键词：量子计算 量子神经网络 发动机 故障诊断 

单位：军械工程学院; 石家庄050003; 武汉军代室长沙军代局; 长沙410014