本研究提出了一种前向合作后向（FCB）学习策略，旨在克服神经网络训练中单一反向传播的局限性。通过设计多编码单解码神经网络模型，该方法在数据降维中表现优异，有效保留数据细节，增强分类分析支持。

本文介绍了多视图稀疏拉普拉斯特征映射在数据降维中的应用。实验表明，支持向量机（SVM）在特征空间减少90%时，错误率仅为2.72%。同时，提出了量子支持向量机特征选择（QSVMF），结合多目标遗传算法，优化分类准确性和特征选择，展示了在乳腺癌数据集上的优越性能，强调了量子特征选择在复杂数据处理中的潜力。