“朱钦圣”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果24个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种变分量子-神经网络混合本征值解算器的实现方法、存储介质及终端-CN202310455581.7在审
发明人：李晓瑜;朱钦圣;杨世璐;卢明静;吴磊 -专利权人：四川元匠科技有限公司
申请日： 2023-04-25 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06N10/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种变分量子‑神经网络混合本征值解算器的实现方法、存储介质及终端，提出非幺正算符#imgabs0#作用于参数化量子线路U(θ)的输出状态,调整参数化量子线路U(θ)中的变分参数θ和fφ(s)中的参数φ使能量期望值达到最小。本发明通过经典的神经网络后处理来进一步增强量子电路的表达能力，在相同数量的量子资源下，VQNHE在模拟量子自旋和分子的基态能量方面始终明显优于VQE，可以在NISQ时代有效实现以指数方式加速VQE的扩展。
一种量子神经网络混合征值解算器实现方法存储介质终端

[发明专利]一种基于量子图卷积的分子逆向合成方法、系统、存储介质及终端-CN202310633807.8在审
发明人：岳鲜;杨世璐;严天沛;朱钦圣;李晓瑜;杨舜坤 -专利权人：电子科技大学;喀什地区电子信息产业技术研究院
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G16C20/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于量子图卷积的分子逆向合成方法、系统、存储介质及终端，属于药物分析领域，将目标产物的结构信息和化学属性表示为分子无向图的形式；对每个图节点和连接边使用one‑hot编码的方式映射为唯一的向量；再对分子图节点及连接边信息数据进行量子编码；基于编码后的量子图构建量子图卷积神经网络，输出预测反应中心的位置，得到合成子图；采用图卷积策略网络遍历所述合成子图，识别需要替换或新增的原子并映射到一个动作向量中，解码该动作向量得到反应物的表示。本发明实现从产物图到反应物图的翻译过程，保证最终反应物的可用性，解决目前分子逆向合成任务中计算难度大以及合成路线预测结果不理想的问题，为未来药物研发提供技术参考。
一种基于量子图卷分子逆向合成方法系统存储介质终端

[发明专利]基于经典-量子混合神经网络实现药物相互作用结果的预测系统-CN202310490049.9在审
发明人：于小涵;朱钦圣;岳鲜;李晓瑜;杨国武 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-05-04 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明公开了基于经典‑量子混合神经网络实现药物相互作用结果的预测系统，包括量子预测子系统，所述量子预测子系统包括顺次连接的量子态编码模块和量子神经网络模块；所述量子态编码模块将接收到的经典投影系数编码为量子态数据，所述量子神经网络模块将量子态数据进行测量并输出药物‑药物对相互作用的概率；所述经典投影系数表示药物‑药物对相互作用时对应的频繁子结构所做出的贡献大小的经典表示。在本发明中，相较于利用全经典方式对经典投影系数进行处理，一旦数据集较大或者说对投影系数的描述向量纬度较高时，需要的比特数较多，对计算资源要求较高，量子方式只需要个量子比特，有效减少对计算资源的压力。
基于经典量子混合神经网络实现药物相互作用结果预测系统

[发明专利]基于不同测量方式的量子开放系统模拟方法、存储介质及终端-CN202110961858.4有效
发明人：李晓瑜;胡勇;朱钦圣;吴昊;卢俊邑 -专利权人：四川元匠科技有限公司
申请日： 2021-08-20 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了基于不同测量方式的量子开放系统模拟方法、存储介质及终端，属于量子开放系统模拟技术领域，基于量子开放系统的分离量子隐马尔可夫模型及已知时序数据构建似然函数；采用似然函数对分离量子隐马尔可夫模型所有可能的Kraus算符求导数进行梯度下降极大化似然函数的值，进而得到分离量子隐马尔可夫模型中Kraus算符的一个矩阵解，实现分离量子隐马尔可夫模型的求解。本发明通过构建似然函数求解分离量子隐马尔可夫模型中Kraus算符，以此获取量子隐马尔可夫模型中Kraus算符的具体矩阵形式，达到模拟量子开放系统的目的，能够模拟任何用量子条件主方程描述的量子开放系统，适用范围广。
基于不同测量方式量子开放系统模拟方法存储介质终端

[发明专利]一种基于张量网络的金融股票市场预测方法、系统及终端-CN202310270035.6在审
发明人： 朱钦圣;严天沛;王鹏;李晓瑜;卢明静;冯丽君;吴磊;昌燕 -专利权人：四川元匠科技有限公司
申请日： 2023-03-20 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06Q40/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于张量网络的金融股票市场预测方法、系统及终端，包括：通过混合高斯模型GMM和张量分解模型MVTF将连续的金融股票数据转化为离散数据；通过基于最大似然估计MLE方法的循环局部纯化态模型学习算法c‑LPS将所述离散数据训练为c‑LPS模型；从c‑LPS模型训练结果中得到循环矩阵乘积态c‑MPS；将得到的c‑MPS映射成循环隐马尔可夫模型c‑HMM；在所述循环隐马尔可夫模型c‑HMM中引入辅助量子系统及Kraus操作得到循环量子隐马尔可夫模型c‑HQMM；本发明在对金融股票预测的量子隐马尔可夫模型中引入循环量子隐马尔可夫模型c‑HQMM，提升了模型训练的效率，提高对金融股票数据的建模性能。
一种基于张量网络金融股票市场预测方法系统终端

[发明专利]基于量子卷积的分子图分类方法、系统、存储介质及终端-CN202310455574.7在审
发明人：李晓瑜;张禄;余莲会;朱钦圣;杨国武;吴研依 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-04-25 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开了基于量子卷积的分子图分类方法、系统、存储介质及终端，通过池化模块FPOOL对生物数据集分子图结构数据进行池化；对池化后的分子图节点特征进行量子编码到量子系统上；通过跨量子位门操作实现节点特征传递，得到更新分子图节点特征，其中，所述节点特征传递包括自身节点特征循环和节点间特征传递；根据更新后的分子图节点特征进行量子测量，并根据测量结果进行分子图属性预测。本发明采用可区分池化模块FPOOL对蛋白质分子图进行池化，可以极大的保留原始图特征的同时能够大大减少量子编码的图节点数量以及节点特征维度，从而减少量子比特数量实现量子图卷积神经网络，能够极大地促进生物化学领域图分类任务的研究。
基于量子卷积分子分类方法系统存储介质终端

[发明专利]基于边缘计算的数据分析方法、系统及平台-CN202210125350.5有效
发明人：钱伟中;李小虎;朱钦圣;冯旭栋;张聪 -专利权人：电子科技大学;中国航发四川燃气涡轮研究院
申请日： 2022-02-10 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于边缘计算的数据分析方法、系统及平台，属于边缘计算技术领域，方法包括根据当前待处理数据集选取AI算法及机器学习模型；分析待处理数据集中样本与支撑样本的共性进而对机器学习模型参数进行优化，分析待处理数据集中样本的标注价值，确定高标注价值样本，基于高标注价值样本对机器学习模型进行训练；将完成训练的机器学习模型迁移至边缘计算设备，对待处理数据集进行数据分析处理，并输出数据分析处理结果。本申请将完成训练的机器学习模型迁移至边缘计算设备，进一步运行对应AI算法，能够提供功耗更低、实时性更高、便携性更好的数据处理结果，充分利用边缘计算设备有限的计算和存储资源，缓解了服务器的数据处理压力。
基于边缘计算数据分析方法系统平台

[发明专利]一种基于哈密顿量编码的分子图特征提取方法、装置、存储介质及终端-CN202310273569.4在审
发明人：余莲会;李晓瑜;杨舜坤;朱钦圣;胡帮勋;邓光伟 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-03-20 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G16C20/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于哈密顿量编码的分子图特征提取方法、装置、存储介质及终端，包括：将药物分子的分子图通过时间演化方法转化为哈密顿量；将时间演化得到的哈密顿量映射到量子系统；根据映射后的哈密顿量构建量子处理器并测量哈密顿量的期望值；将得到的期望值输入神经网络模型，提取分子图的特征。本发明通过对药物分子的分子图直接进行特征提取，将能够极大程度地保留药物分子的特征信息；通过伊辛哈密顿量结合时间演化的方式，提高了运算速度。同时，可以构建一个专用于生物医药领域的量子数据集，能够极大地促进生物医药领域的发展。
一种基于哈密顿量编码分子特征提取方法装置存储介质终端

[发明专利]基于量子循环神经网络的逆向合成分析方法-CN202210079589.3有效
发明人：李晓瑜;于小涵;朱钦圣;吴妍依;吴昊;李志明 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-01-24 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G16C20/70 文献下载
摘要：本发明公开了基于量子循环神经网络的逆向合成分析方法，包括：将需要拆分的药物的可观测成分映射到量子系统上，以密度矩阵的形式进行表示；构建量子循环神经网络；将所述密度矩阵作为不同时刻的输入，经过量子循环神经网络后得到与相对应的药物组成分子存在概率相关的输出函数；利用目标函数得到药物的药物组成分子的存在结果；所述药物组成分子为所述可观测成分的组合，并且所述药物组成分子的组合构成所述药物；所述目标函数为经过测量后的输出函数。本发明利用量子循环神经网络对逆向合成分析进行模拟，避免了对实验室环境要求的苛刻性；相比较于传统的试验方法，得到准确结果的时间更短，效率更高。
基于量子循环神经网络逆向合成分析方法

[发明专利]基于量子神经网络的病情发展预测系统及平台-CN202210095886.7有效
发明人： 朱钦圣;卢俊邑;吴昊;殷浩;蒋欣睿;李晓瑜 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-01-26 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了基于量子神经网络的病情发展预测系统及平台，属于量子计算技术领域，包括预处理单元和量子神经网络；预处理单元用于提取离散化数据的特征数据；量子神经网络，基于特征数据进行分类得到病情走势预测结果。本申请通过预处理单元将连续性数据离散化处理，进而使连续性数据输入至量子神经网络，为不同行业中连续或离散数据的处理、数据的预测提供了一种全新的方法和思路。同时本申请将量子计算应用至病情发展进行预测，大大提升了数据计算效率，同时提升病情走势的预测结果，实现生物医疗资源的有效、合理地分配。
基于量子神经网络病情发展预测系统平台

[发明专利]量子隐马尔可夫模型求解欺诈检测的方法、系统、存储介质和终端-CN202110960351.7有效
发明人：李晓瑜;李志明;蒋欣睿;朱钦圣;吴昊 -专利权人：四川元匠科技有限公司
申请日： 2021-08-20 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06Q40/03 文献下载
摘要：本发明公开了量子隐马尔可夫模型求解欺诈检测的方法、系统、存储介质和终端，方法包括以下步骤：根据交易时序序列数据类型和欺诈检测类型建立对应的量子隐马尔可夫模型，量子隐马尔可夫模型输出的可能性与先前交易时序序列的交易相关联；所述交易时序序列数据类型作为量子隐马尔可夫模型的观测状态，所述欺诈检测类型作为量子隐马尔可夫模型的隐藏状态；将所有量子隐马尔可夫模型输出的可能性输出至随机森林分类器中，作为欺诈检测的附加特征。本发明将量子版本的隐马尔可夫模型加入欺诈检测系统中，不仅可以验证量子算法和经典算法结合的可信性，而且可以在使用更少参数的情况下，达到和传统隐马尔可夫模型类似的效果。
量子隐马尔可夫模型求解欺诈检测方法系统存储介质终端

[发明专利]循环神经网络模拟量子输运过程中的量子条件主方程的模拟方法-CN202110111596.2有效
发明人：李晓瑜;朱钦圣;胡勇;杨庆;卢俊邑 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-01-27 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06F30/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种循环神经网络模拟量子输运过程中的量子条件主方程的模拟方法，包括：建立循环神经网络，循环神经网络为长短时记忆网络；长短时记忆网络包括T个按时间顺序排列的LSTM细胞，每个LSTM细胞具有输入值xt和输出值ht，LSTM细胞内具有参数(W,b)；将根据量子条件主方程得到的电流的散粒噪声谱S(ω)，替代输入值xt；利用量子条件主方程中的密度矩阵迹，替代输出值ht；利用前后时刻的量子条件主方程中的密度矩阵迹之间联系，替代参数(W,b)。本发明建立了循环神经网络中的长短时记忆网络和量子条件主方程的联系，利用量子系统产生的散粒噪声谱的数据，解决求解量子条件主方程时方程无限循环闭合的难题，实现循环神经网络对量子条件主方程的模拟。
循环神经网络模拟量子输运过程中的条件方程方法

[发明专利]预测药物化合物与作用靶点之间亲和力大小的量子系统-CN202211200935.5在审
发明人： 朱钦圣;于小涵;李晓瑜;岳鲜;吴昊 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明公开了预测药物化合物与作用靶点之间亲和力大小的量子系统，包括：数据预处理模块；药物化合物特征提取模块：将药物化合物矩阵输入到量子卷积神经网络QCNN中，对药物化合物实现特征提取；作用靶点蛋白特征提取模块：将所述氨基酸序列向量输入到量子时间卷积神经网络QTCN中，对作用靶点蛋白实现特征提取；亲和力预测模块：用于将所述药物化合物的序列表示和所述作用靶点蛋白的序列表示，输入至量子全连接层神经网络QFCN，得到药物化合物与作用靶点之间亲和力大小的预测。本发明可以同时提取出多个药物化合物的特征，得到准确结果的时间更短，效率更高；同时采用量子时间卷积神经网络QTCN，使得预测结果更加准确。
预测药物化合物作用之间亲和力大小量子系统

[发明专利]一种联合实体识别与关系抽取的文本抽取方法、存储介质及终端-CN202210088051.9在审
发明人：李晓瑜;罗浩轩;贾慧雪;钱伟中;武文博;朱钦圣 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-01-25 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06F40/117 文献下载
摘要：本发明公开了一种联合实体识别与关系抽取的文本抽取方法、存储介质及终端，属于自然语言处理技术领域，采用序列标注方式获取用于模型训练的序列化标注数据集；采用编码器‑解码器模型将实体识别和关系抽取两部分过程完全融合，最大限度地学习实体和关系之间的相互作用；在关系分类阶段，通过注意力机制获取子句表征信息，与实体对编码信息相结合，进一步提高模型精度；使用语言训练模型作为实体识别与关系抽取任务的共享编码层，进一步建立起实体识别和关系抽取两个任务的依赖，解决了误差累计问题。
一种联合实体识别关系抽取文本方法存储介质终端

[发明专利]基于量子循环神经网络的金融资产定价方法、系统及存储介质-CN202210094394.6在审
发明人：李晓瑜;刘恒宇;朱钦圣;吴昊;胡勇;昌燕 -专利权人：四川元匠科技有限公司
申请日： 2022-01-26 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了基于量子循环神经网络的金融资产定价方法、系统及存储介质，属于量子计算技术领域，方法包括对金融数据进行预分类处理，基于量子循环神经网络对金融数据进行预测，基于贝叶斯模型对预测结果进行优化。本申请利用量子k近邻算法将收集到的金融数据进行预分类处理，使连续的金融时序数据转化为有界且离散的数据并且重复性更好，通过预分类后的QLSTM学习性能更优。本申请基于量子循环神经网络对金融数据进行计算，能够提升预测准确率与计算速率。引入贝叶斯模型正则化处理，能够有效进一步对量子神经循环网络的模型参数进行修正，并解决量子循环神经网络的过拟合问题，以此提升预测准确性。
基于量子循环神经网络金融资产定价方法系统存储介质

1
2
下一页»
尾页
共 24 条