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龙图腾网获悉北京大学申请的专利一种采用量子补偿混合神经网络的数字全息压缩传输方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116957012B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310929396.7，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种采用量子补偿混合神经网络的数字全息压缩传输方法是由杨光临;胡成成设计研发完成，并于2023-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种采用量子补偿混合神经网络的数字全息压缩传输方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种采用量子补偿混合神经网络的数字全息压缩传输方法，将原始图像通过菲涅尔离轴全息算法记录为数字全息图、构建并训练基于量子补偿混合神经网络对数字全息图进行压缩与解压缩、使用8比特量化和添加随机噪声的方法进行量化和反量化，通过霍夫曼编码对压缩数据编码与解码，最终将恢复的全息图进行再现，得到再现像。本发明提供方法具有更快的并行处理速度和更好的图像恢复质量，适用于数字全息图这种大数据量的计算处理；能够在更少的训练次数完成压缩网络结构的训练，提高数字全息图的压缩传输速度。

本发明授权一种采用量子补偿混合神经网络的数字全息压缩传输方法在权利要求书中公布了：1.一种数字全息压缩传输方法，具体步骤如下： 1将包含原始3D物体的图像集合通过菲涅尔离轴全息计算方法记录并生成为计算机生成全息图数据集； 2构建基于量子补偿的混合神经网络，所述网络由压缩块和解压缩块组成，其中压缩块由三层经典的卷积层构成，其中第一层卷积和第三层卷积让其输入和输出的图像矩阵维度一致，只做特征提取的功能；第二层卷积会通过调整卷积的步幅来对输入的图像矩阵进行聚合压缩，使得该层卷积输入矩阵大小与输出矩阵大小的比值为卷积步幅的平方，整个压缩块的输入记为generated，输出设记为Bcompress；压缩块输出的浮点矩阵Bcompress输出到解压缩块中进行计算，解压缩块由主链路和补偿链路构成，其中补偿链路将矩阵Bcompress进行下采样得到矩阵Bquantum，通过量子补偿模块进行计算后，通过上采样模块得到矩阵Bcompensation；主链路通过上采样计算得到矩阵Bupsampling，引入量子补偿系数α，得到量子补偿后的加权结果1-α×Bupsampling+α×Bcompensation，将补偿结果通过若干层卷积和残差后得到最终恢复的输出结果Xrecovered；模型训练阶段使用步骤1中得到的计算机生成全息图数据集送入所述的基于量子补偿的混合神经网络中进行联合训练，得到训练完毕的基于量子补偿的混合神经网络，将该网络拆分为压缩块和解压缩块，其中压缩块置于发送端，解压缩块放置于接收端； 3发送端将步骤2中经过基于量子补偿的混合神经网络的压缩块进行压缩后得到的全息浮点矩阵，将该矩阵每个数值进行8比特量化为0到255之间的整数值后，采用霍夫曼无损编码算法将量化后的矩阵编码为二进制比特流进行传输； 4接收端接收到步骤3发送端发送的比特流后，通过霍夫曼解码算法进行解码得到整数矩阵，再经过一个-12到12均匀分布生成量化噪声加和到整数矩阵上得到浮点矩阵，将该浮点矩阵通过步骤2中训练好的基于量子补偿的混合神经网络的解压缩块进行解压缩，得到恢复的全息图； 5将步骤4中解压缩得到的全息图进行再现，得到原物体再现像。

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