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[发明专利]一种基于误差缓解的量子神经网络的图像分类方法-CN202211410414.2在审
发明人：王淑梅;慕晓毅;于翼铭;曲英杰;马鸿洋 -专利权人：青岛理工大学
申请日： 2022-11-11 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及量子神经网络技术领域，公开了一种基于误差缓解的量子神经网络的图像分类方法，具体方法包括：数据集预处理、经典特征向量载入、误差缓解、经典层判断、数据输出。本发明利用张量网络将输入的高维图像压缩为低维特征表示，以匹配变分量子线路的输入，最大限度的利用现有量子资源,为NISQ时代量子机器学习处理分析图像开辟出新的道路；使用基于检测的量子自动编码器过滤掉错误比特，大大缓解了量子线路中的噪声对算法结果的影响，算法分类的准确度明显提高，保证了算法的准确性；减少了训练参数的数量,与经典等效模型相比需要更少的参数，可以实现相对高效的优化数百万个参数的混合经典量子电路。
一种基于误差缓解量子神经网络图像分类方法

[发明专利]一种基于标志桥容错的变体置信传播解码方法-CN202211444285.9在审
发明人：陈钊;慕晓毅;包容沂;王伟杰;邱田会 -专利权人：青岛理工大学
申请日： 2022-11-18 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06N10/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于标志桥容错的变体置信传播解码方法，包括对量子比特进行映射：选择拓扑结构，并对量子比特进行映射转换；设计稳定器测量电路：引入标志和桥接量子位，设计低开销的容错电路；对校正子信息进行解码：使用带有附加记忆效果的置信传播变体算法设计循环神经网络解码器进行解码确定错误信息；对量子进行纠错校正：使用解码后的信息来还原量子位信息。本发明大大增加了量子位的连接性，降低了量子比特开销，最大限度的利用现有量子资源；用更少的辅助量子位实现测量电路，解决了容错中量子比特稀缺的问题；提高了解码精度，满足容错对纠错速度和出错概率的要求。
一种基于标志容错变体置信传播解码方法

[发明专利]一种基于多粒子的量子随机行走纠错方法-CN202211376680.8在审
发明人：马鸿洋;曲英杰;慕晓毅;于翼铭;邱田会 -专利权人：青岛理工大学
申请日： 2022-11-04 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06N10/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多粒子的量子随机行走纠错方法，涉及量子信息安全传输技术领域，主要包括提出多粒子量子随机行走纠错算法的模型、根据局部欧几里得代数的生成元构造模型、构建量子态交换门以及在模型上量子纠错码与量子随机行走置换。本发明只要在基础设备增加产生量子态的设备；通过将量子位的状态由模型中交换门间纠错码与量子随机行走的置换，增加了量子位信息的可处理性，保证了信息的完整性，加快了量子计算的速度；利用量子纠错码的拓扑性，以及引入神经网络解码器，提高了量子纠错的成功率，保证了信息传输的准确性并且减少了通信过程中的开销。
一种基于粒子量子随机行走纠错方法