低信噪比环境下雷达无人机检测与分类的混合量子神经网络优势

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内容提要

通过分析量子卷积神经网络(QCNNs),发现QCNNs利用量子数据嵌入物理系统参数,表现出高性能的量子相识别能力。QCNNs的汇集层选择有助于形成高性能决策边界的基函数。QCNN模型的泛化依赖于嵌入类型,基于有限测量次数的QCNN偏爱地面态嵌入和相关的物理信息模型。模拟结果为物理过程分类问题提供了启示。选择适当的地面态嵌入可用于流体动力学问题的QCNN。

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