在量子理论的框架内,解释了神经元的信息处理机制,提出了量子神经元.该神经元对信息的处理分为两阶段.第2阶段为宏观信息收集部分,产生控制量子比特;第2阶段为微观信息处理部分,根据控制量子比特,改变神经元的状态.整个过程模拟量子受控非门.采用人工和实际数据集,作为分类研究对象,对比传统的神经元网络,量子神经元网络显示出较好的分类效果.以丙烯腈反应器作为建模研究对象,该网络显示出较强的泛化能力.