[发明专利]基于量子线路实现的图像数据聚类方法及相关设备

权利要求书

1.一种基于量子线路实现的图像数据聚类方法，其特征在于，包括：

从图像数据集中随机选取预设数量的图像数据作为多个初始中心点；

对于每个所述初始中心点，利用预先设计的量子算法分别计算该初始中心点与所述图像数据集中其余图像数据的第一曼哈顿距离；

根据所述第一曼哈顿距离，对图像数据集中的每个图像数据进行分配，得到预设数量的分配簇；

计算每个所述分配簇中的每个图像数据之间的平均距离，并将所述平均距离的最小值对应的所述图像数据作为更新的中心点，从而得到预设数量的更新的中心点；

根据所述更新的中心点，确定对应的所述分配簇中图像数据的种类。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述更新的中心点，确定对应的所述分配簇中图像数据的种类，包括：

对于每个所述更新的中心点进行迭代处理，并响应于满足预定的终止条件，将最后一次迭代得到的更新的中心点作为目标中心点；其中，所述迭代处理包括：使用当前次迭代得到的更新的中心点返回所述利用预先设计的量子算法分别计算与所述图像数据集中其余图像数据的第一曼哈顿距离的步骤；

根据所述目标中心点，确定对应的所述分配簇中图像数据的种类。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对于每个所述初始中心点，利用预先设计的量子算法分别计算与所述图像数据集中其余图像数据的第一曼哈顿距离，包括：

利用量子随机存储器将所述图像数据集中的每个图像数据对应的索引向量进行存储，得到初始索引向量；

利用量子随机存储器将所述多个初始中心点对应的索引向量进行存储，得到第一索引向量；

对于每个所述初始中心点，根据所述初始索引向量和所述第一索引向量，利用预先设计的量子算法分别计算与所述图像数据集中其余图像数据的第一曼哈顿距离。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法通过预先构建的多个量子寄存器实现：

响应于得到预设数量的分配簇，量子态为：

其中，N表示所述图像数据集中图像数据的数量，且i、s∈N；x_i表示所述图像数据集中第i个图像数据，x_s表示所述图像数据集中第s个图像数据；j^t(x_i)表示x_i的分配簇为j，j^t(x_s)表示x_s的分配簇为j；c与幅度估计的精度有关；q＝2Mmax_{i∈[N]，l∈[M]}|x_il|，M表示所述图像数据包括M维特征。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括通过以下方法得到更新的中心点：

将第二量子寄存器和第四量子寄存器的对应分配簇j的态的幅度放大，得到：

其中，表示分配簇j中图像数据的索引向量的集合；

对第零量子寄存器的每个量子比特作用Hadamard门，得到：

以第零量子寄存器为控制位，利用预先设计的量子算法计算分配簇j中的每个图像数据之间的第二曼哈顿距离，并通过量子并行幅度估计，计算所述第二曼哈顿距离的均值以得到平均距离，得到：

其中，d(x_i，x_s)表示x_i与x_s的第二曼哈顿距离；

搜索的最小值，以将所述平均距离的最小值对应的所述图像数据作为更新的中心点。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一曼哈顿距离，对图像数据集中的每个图像数据进行分配，得到预设数量的分配簇，包括：

将图像数据集中的每个图像数据分配到与所述第一曼哈顿距离的最小值对应的所述初始中心点，得到预设数量的分配簇。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述终止条件包括下列中至少一个：迭代的次数达到第一预设次数阈值、所述更新的中心点保持不变的次数达到第二预设次数阈值。