操礼程
- 作品数：7 被引量：37H指数：3
- 供职机构：合肥工业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金安徽省自然科学基金中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信自然科学总论理学更多>>
- 一种量子神经计算网络模型被引量：22
- 2004年
- 量子计算以其独特的计算性能引起广泛瞩目,人们越来越多地探讨它与传统计算模式的结合.研究以通用量子逻辑门组(即相移门和受控非门)作为计算基函数,构造新的量子神经计算网络模型.仿真结果显示,就算例而言,该量子神经计算网络的性能优于传统的神经网络.
- 解光军范海秋操礼程
- 关键词：神经计算网络模型神经网络量子计算量子逻辑门
- VLSI布局算法研究
- 2005年
- 文章分类讨论了现有的VLS I布局算法,主要包括对交换法、划分类算法、模拟类算法和数学规划类算法;重点分析了遗传算法在VLS I改善布局中的运用,包括染色体的编码,适应度函数的选择,选择、交叉、变异3种算子的具体选用等。
- 范海秋操礼程解光军
- 关键词：物理设计遗传算法
- 基于量子门组单元的神经网络及其应用被引量：23
- 2005年
- 以通用量子门组(即相移门和受控非门)作为基本的计算单元,构造出全新的量子神经元模型,并由此组成前馈型结构网络.仿真结果表明,就文中算例而言,该量子神经网络的计算性能优于传统的神经网络.
- 解光军周典范海秋操礼程
- 关键词：量子计算量子神经网络
- 神经计算的量子推广
- 本文分别从基本动机、内在联系、具体方法以及硬件实现等几个方面探讨了将传统的神经计算推广到量子领域,最终形成一个全新的计算范式—量子神经计算(Quantum Neural Computation).
- 解光军屠颖尊操礼程
- 关键词：神经计算量子计算量子神经计算量子神经网络量子理论
- 文献传递
- 基于GA-SA混合算法的VLSI门阵列布局设计被引量：4
- 2006年
- 布局是VLSI布图设计中的关键环节,通常采用随机优化算法。该文采用遗传算法(GA)与模拟退火法(SA)相结合的搜索算法实现VLSI门阵列模式布局,利用遗传算法进行全局搜索,模拟退火法进行局部搜索。进化过程中采用精英保留策略,并对进化结果进行有选择的模拟退火操作,这样既加强了局部搜索能力又防止陷入局部最优。在复合布局目标函数中引入对最长线网的惩罚,其收敛速度比以总线长度为单一目标函数的要快。在交叉操作中,对交叉位置的选择采用了一种新的策略,增加了交叉的有效性。实验表明,此算法与简单遗传算法相比,有效地提高了全局搜索能力。
- 操礼程杨依忠范海秋解光军
- 关键词：遗传算法模拟退火法
- 低压、低功耗CMOS模数转换器（ADC）的设计技术研究
- 随着集成电路工艺的持续发展和器件特征尺寸的持续减小,未来的电子系统将是系统级芯片/(SOC/)的应用,即一个混合信号系统。需要将数字电路和模拟电路集成到一块硅片上,以降低成本、功耗、缩减体积和减少印刷电路板数据总线的辐射...
- 操礼程
- 关键词：模数转换器比较器运算放大器采样保持
- 文献传递
- 神经计算的量子推广
- 本文分别从基本动机、内在联系、具体方法以及硬件实现等几个方面探讨了将传统的神经计算推广到量子领域,最终形成一个全新的计算范式—量子神经计算(Quantum Neural Computation)。
- 解光军屠颖尊操礼程
- 关键词：神经计算量子计算量子神经计算量子神经网络
- 文献传递
