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题名量子原型聚类
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作者
刘翔
祝静
仲国强
顾永建
崔丽媛
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机构
中国海洋大学计算机科学与技术学院
中国海洋大学物理与光电工程学院
中国海洋大学创新教育实践中心
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023年第8期27-36,共10页
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基金
国家重点研发计划(2018AAA0100400)
山东省自然科学基金(ZR2020MF131)
+1 种基金
山东省重大基础研究项目(ZR2021ZD19)
青岛市科技计划项目(21-1-4-ny-19-nsh)。
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文摘
经典机器学习算法的量子化重构是量子机器学习领域的一个重要研究方向。聚类作为一类在机器学习领域被广泛应用的算法,其量子化重构也拥有较高的研究价值。目前的量子机器学习算法大多存在复现难度大、难以与经典算法形成直观对比等问题。为解决这些问题,提出了一种量子原型聚类算法(Quantum Prototype Clustering,QPC),该算法可以很方便地在现有的通用性量子计算设备上部署。该方法首先结合单量子位旋转特性,寻找信息损失最小的特征映射方式,使用双维度特征数据制造单量子位旋转;然后,基于多量子位纠缠及纠缠系统坍缩的特性,设计了一种用于制造特定量子纠缠系统和测量纠缠系统坍缩结果的量子线路。根据纠缠系统中受控量子位旋转角和纠缠系统坍缩结果的关系,并结合闵可夫斯基距离的定义,推导了一种用于评估输入样本相似性的量子距离。该量子距离测量模块与经典计算机中的距离计算模块具有相同的输入输出形式,可以不加修改地替换掉原型聚类中的闵可夫斯基距离计算,从而将经典的原型聚类算法重构为QPC。在来自kaggle和scikit-learn的多组公开数据集上进行的多次重复实验表明,在平均样本中心距等评价指标上,QPC与经典的原型聚类算法无明显差别。
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关键词
量子计算
量子机器学习
聚类算法
原型聚类
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Keywords
Quantum computation
Quantum machine learning
Clustering algorithm
Prototype clustering
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于真实问题的跨学科项目式新工科微专业建设
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作者
宋大雷
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机构
中国海洋大学创新教育实践中心
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出处
《山东教育》
2022年第21期38-39,共2页
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文摘
随着海洋强国建设的迅速推进,海洋领域急需大量具备创新创业精神和实践能力的新工科“双创”人才,但目前涉海高校在教学内容上普遍偏向传统、经典和基础知识学习,学习内容更新较慢,由此催生了微专业建设需求。在新工科背景下,在传统工科专业建设的基础上,有效利用“微专业”的特征,在人才培养上填补高校与社会之间的间隙,使学生接受个性化的新工科教育,培养适应新时代要求的新工科人才,是目前高校工科教育亟须解决的重要问题。
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关键词
内容更新
工科人才
双创
海洋领域
创新创业精神
新工科
工科背景
人才培养
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分类号
G64
[文化科学—高等教育学]
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