买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京大学申请的专利一种基于神经算子的量子分类器的构建方法和装置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：CN120542589B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202510638952.4，技术领域涉及：G06N10/60；该发明授权一种基于神经算子的量子分类器的构建方法和装置是由袁骁;黄一鸣设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经算子的量子分类器的构建方法和装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于神经算子的量子分类器的构建方法和装置，其中，在基于神经算子的量子分类器的构建方法中首先通过对训练样本集中的特征向量构建映射线路和神经网络算子，通过训练神经网络使得该神经网络算子逼近映射线路，利用得到的神经网络算子和变分量子线路的参数构建量子分类器。然后，根据用户分类标签，迭代更新变分量子线路的参数，最终得到用于对用户进行分类的量子分类器。本申请利用多个泡利算符的线性叠加的神经网络算子逼近特征向量的映射线路，降低量子线路深度，解决原本高维度特征向量的映射线路需要较深量子线路的缺点，提高量子分类器的在近期量子设备上的可行性。

本发明授权一种基于神经算子的量子分类器的构建方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于神经算子的量子分类器的构建方法，其特征在于，所述方法包括： 对训练样本集中的特征向量构建映射线路，其中，所述训练样本集中包含了用户特征形成的特征向量，以及对应的用户分类标签； 构建神经网络算子，其为多个泡利算符的线性叠加，叠加系数通过参数的神经网络确定，通过训练神经网络的参数，使得所述神经网络算子逼近所述映射线路； 利用逼近所述映射线路的所述神经网络算子和变分量子线路的参数构建量子分类器； 根据所述用户分类标签，使用相位移位规则和梯度下降算法迭代更新所述变分量子线路的参数，从而得到用于对用户进行分类的量子分类器； 所述通过训练神经网络的参数w，使得所述神经网络算子逼近所述映射线路，具体包括： 利用所述神经网络算子和所述映射线路构建第一代价函数，所述第一代价函数反映神经网络算子和所述映射线路的差异； 以所述第一代价函数的函数值最小为目标，通过更新迭代确定所述参数； 所述以所述第一代价函数的函数值最小为目标，通过更新迭代确定所述参数，具体包括： 将所述第一代价函数转换为第一偏导函数，所述第一偏导函数是所述第一代价函数关于所述参数的偏导函数； 利用马尔科夫链蒙特卡洛随机采样方法，确定所述第一偏导函数的梯度信息； 利用所述第一偏导函数的梯度信息，通过梯度下降算法迭代更新所述参数； 所述参数包括第一参数和第二参数，所述神经网络，其中，是根据输入的泡利算符输出量子态概率幅的第一神经网络部分，其参数为第一参数；是根据输入的泡利算符输出量子态相位的第二神经网络部分，其参数为第二参数； 所述量子分类器表示为 ，其中，第泡利算符和第泡利算符均为单层泡利算符，是变分量子线路的参数，是参数为的量子线路，tr是迹运算，是观测算符，是的共轭转置，是投影到基态|0的投影算符，•是矩阵乘法算符，是用户的特征向量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京大学，其通讯地址为：100091 北京市海淀区颐和园路5号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。