东南大学徐一骏获国家专利权
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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于光学量子计算机的可再生能源数据聚类方法及系统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：CN120123790B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202510172477.6，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权基于光学量子计算机的可再生能源数据聚类方法及系统是由徐一骏;刘成骏;顾伟;王雪早;陆帅设计研发完成，并于2025-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于光学量子计算机的可再生能源数据聚类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于光学量子计算机的可再生能源数据聚类方法及系统，首先基于离散优化目标函数，构建基于二次无约束二元优化QUBO模型的可再生能源数据聚类优化问题，再目标函数进行矩阵化，通过核方法，聚类优化目标函数项，并将目标函数项转换为矩阵形式，构建新的聚类模型的矩阵化，最后利用CIM求解新QUBO优化问题，并将其转化为最优聚类结果。本发明方法通过构建QUBO模型并结合核方法提升数据相似性度量，将可再生能源数据聚类问题转换为适用于CIM求解的形式，从而避免了经典计算方法在高维数据处理中的计算瓶颈。该方法不仅能够保持数据的非线性特性，还可以实现高效的聚类优化计算，显著提升计算效率和聚类精度。
本发明授权基于光学量子计算机的可再生能源数据聚类方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于光学量子计算机的可再生能源数据聚类方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、基于离散优化目标函数，构建基于二次无约束二元优化QUBO模型的可再生能源数据聚类优化问题，所述聚类优化问题具体为： ； 其中，为聚类索引，为聚类个数；，为样本个数；表示样本和样本之间的欧几里得距离；为二进制决策变量，表示样本被分配至第个聚类； 所述离散优化目标函数具体为： ； 将约束条件增广为惩罚项，优化目标函数重构为二次无约束二元优化QUBO形式，具体为： ； 其中，为惩罚系数； S2、对步骤S1中的目标函数进行矩阵化，以适用于光学相干伊辛机CIM的计算； S3、通过核方法，聚类优化目标函数项，并将目标函数项转换为矩阵形式，构建新的聚类模型的矩阵化； S4、利用CIM求解步骤S3构建的新QUBO优化问题，并将其转化为最优聚类结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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