[发明专利]一种基于量子CNN-LSTM的情绪识别方法在审
| 申请号： | 202210116529.4 | 申请日： | 2022-02-07 |
| 公开（公告）号： | CN114461069A | 公开（公告）日： | 2022-05-10 |
| 发明（设计）人： | 张方言 | 申请（专利权）人： | 上海图灵智算量子科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F3/01 | 分类号： | G06F3/01;G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 201203 上海*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于量子CNN‑LSTM的情绪识别方法，属于量子计算技术领域。该方法通过将脑电波数据编码为脑电波编码量子态，并输入量子CNN‑LSTM中，输出识别的情绪分类信息。因为该方法将脑电波编码量子态输入至量子CNN中，得到卷积、池化后提取到的脑电处理矩阵。再通过量子LSTM提取脑电处理矩阵中的时序特征，经测量后输出识别的情绪分类信息，所以，本发明提出的基于量子CNN‑LSTM相比较经典的CNN‑LSTM，可以准确提取脑电特征，解决CNN‑LSTM中某一模块运算具有高度并行性并消耗大量计算资源的问题，并减少了参数量，使量子芯片和电子芯片能能够很好地协同工作。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 量子 cnn lstm 情绪 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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