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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利分布式光纤声波传感事件的混合神经网络识别系统及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：CN120449924B 。

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：202510918548.2，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权分布式光纤声波传感事件的混合神经网络识别系统及方法是由王亮;程睿;唐明设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本分布式光纤声波传感事件的混合神经网络识别系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于光纤传感领域，公开了一种分布式光纤声波传感事件的混合神经网络识别系统及方法。该系统包括初步特征提取、深度特征提取和事件识别模块。初步特征提取模块包括基于量子神经网络的初步特征提取模型，深度特征提取模块包括基于深度学习神经网络的深度特征提取模型，事件识别模块包括基于量子神经网络的事件识别模型。识别方法主要步骤包括提取入侵事件的初步特征、提取深度特征和根据深度特征识别事件。本发明结合了传统神经网络和量子神经网络，能够捕捉到传统神经网络难以表达的复杂数据模式，有效提高入侵事件的识别准确性，尤其在强噪声复杂环境下具有较强的适应性，具有良好的智能化水平，值得广泛推广应用。

本发明授权分布式光纤声波传感事件的混合神经网络识别系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种分布式光纤声波传感事件的混合神经网络识别系统，其特征在于，包括初步特征提取模块、深度特征提取模块和事件识别模块； 所述初步特征提取模块，包括基于量子神经网络的初步特征提取模型，用于以分布式光纤声波传感系统采集的入侵事件数据为输入，提取入侵事件的初步特征； 所述深度特征提取模块，包括基于深度学习神经网络的深度特征提取模型，用于以所述初步特征为输入，提取入侵事件的深度特征； 所述事件识别模块，包括基于量子神经网络的事件识别模型，用于以入侵事件数据的深度特征为输入，识别出相应的入侵事件； 所述初步特征提取模块提取入侵事件的初步特征，包括以下方式： 首先采用mm=3,5,7个量子比特，对应每m个数据点进行RY旋转量子门编码， 对编码后的m个量子比特进行RZ旋转量子门操作， 应用控制非门实现量子比特之间的纠缠， 对m个量子比特进行RZ旋转量子门操作， m个量子比特的-泡利期望观测分别作为m个不同通道的量子神经网络卷积输出值，即入侵事件数据的初步特征。

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