MATLAB实现的量子神经网络鸢尾花分类器

资 源 简 介

该MATLAB项目利用量子神经网络对鸢尾花数据集进行分类，结合量子计算原理与神经网络结构，通过萼片和花瓣的四维特征实现高效分类。代码简洁易用，适合量子机器学习入门研究。

详 情 说 明

基于量子神经网络的鸢尾花数据集分类器

项目介绍

本项目实现了一个利用量子神经网络对经典的鸢尾花数据集进行分类的解决方案。通过将传统神经网络与量子计算原理相结合，构建量子神经网络模型，对鸢尾花的四个特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度）进行学习和分类。项目包含完整的量子门操作实现、量子态编码、量子电路构建以及经典优化算法的集成，最终实现对三种鸢尾花类别（山鸢尾、变色鸢尾、维吉尼亚鸢尾）的准确分类。

功能特性

• 量子比特编码技术：将经典的4个特征数据编码到量子态中
• 量子门操作与电路设计：实现量子旋转门、受控门等基本量子操作，构建可训练的量子神经网络电路
• 混合量子-经典优化算法：结合量子计算和经典优化方法进行模型训练
• 完整的分类流程：包含数据预处理、模型训练、测试评估和结果可视化
• 多维结果展示：提供训练过程监控、准确率分析、混淆矩阵等可视化输出

使用方法

1. 确保满足系统要求并安装必要的依赖
2. 直接运行主程序文件即可开始训练和测试
3. 程序将自动完成数据加载、预处理、量子电路构建、模型训练和评估全过程
4. 查看生成的图表和报告分析分类性能

系统要求

• MATLAB R2020b或更高版本
• 量子计算工具箱（如Quantum Computing Toolbox）
• 至少8GB内存
• 支持矩阵运算和图形显示的硬件环境

文件说明

主程序文件实现了项目核心功能，包括数据加载与预处理、量子电路的构建与参数初始化、混合量子-经典优化算法的执行、模型训练过程的监控与可视化、测试集性能评估以及分类结果的综合分析报告生成。该文件整合了量子编码、门操作、电路设计和经典优化等关键技术模块，完成了从原始数据到最终分类结果的完整流程。