发明专利已授权

一种适配高维输入的量子模糊神经网络及分类方法

📄 申请号：CN202511883008.1 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2025-12-15

公开号

CN121303194B

公开日

2026-02-10

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_043

IPC 分类号

G06N3_043 , G06N10_60 , G06F18_241 , G06F18_10 , G06F18_213 , G06F18_25 , G06F18_22 , G06N3_0464 , G06N3_045 , G06N3_0455 , G06N3_048 , G06N3_082 , G06N3_084 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

量子计算, 人工智能, 数据分类, 模式识别, 高维数据分析

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摘要

本发明公开了一种适配高维输入的量子模糊神经网络及分类方法，涉及量子计算、模糊神经网络领域及计算机视觉领域。网络输入层接收高维数据，通过量子模糊特征提取模块进行振幅编码、正反向增强型链式纠缠层、参数化量子变换与模糊集映射，输出动态维度模糊特征；通过DNN特征提取模块提取高维神经特征，以适配量子模糊特征维度；通过自适应特征融合模块，动态分配量子模糊特征与经典神经特征的权重；通过分类器对融合特征进行Softmax分类，输出类别概率。本发明可以有效提升高维数据编码效率，增强量子部分学习复杂模糊逻辑关系的能力和量子态关联稳定性，表征数据的不确定性，在减少噪声干扰的同时实现高维含不确定性图像的精准分类。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于多特征评分的视觉目标跟踪方法

当前第 / 件

一种基于物理嵌入式深度学习的风光资源互补评估方法及系统

同领域国内专利 · IPC: (G06N3_043)

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