检索结果-内蒙古大学图书馆

Quantum associative memory with linear and non-linear algorithms for the diagnosis of some tropical diseases

NEURAL NETWORKS 2018年 97卷 1-10页

作者： Njafa, J. -P. Tchapet Engo, S. G. Nana Univ Ngaoundere Dept Phys Lab Photon POB 454 Ngaoundere Cameroon

This paper presents the QAMDiagnos, a model of Quantum Associative Memory (QAM) that can be a helpful tool for medical staff without experience or laboratory facilities, for the diagnosis of four tropical diseases (malaria, typhoid fever, yellow fever and dengue) which have several similar signs and symptoms. The memory can distinguish a single infection from a polyinfection. Our model is a combination of the improved versions of the original linear quantum retrieving algorithm proposed by Ventura and the non-linear quantum search algorithm of Abrams and Lloyd. From the given simulation results, it appears that the efficiency of recognition is good when particular signs and symptoms of a disease are inserted given that the linear algorithm is the main algorithm. The non-linear algorithm helps confirm or correct the diagnosis or give some advice to the medical staff for the treatment. So, our QAMDiagnos that has a friendly graphical user interface for desktop and smart-phone is a sensitive and a low-cost diagnostic tool that enables rapid and accurate diagnosis of four tropical diseases. (C) 2017 Elsevier Ltd. All rights reserved.

关键词： Quantum associative memory Quantum search algorithm linear search algorithm non-linear search algorithm Tropical diseases

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