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公开(公告)号：CN115688931A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211347033.4
申请日：2022-10-31
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于分段式并行处理的量子线路映射与路由方法，属于量子计算技术领域。解决了量子线路优化过程中运行时间过长的问题。其技术方案为：包括如下步骤：S1、将输入的量子线路按照深度进行分段；S2、对分段的量子线路进行映射与路由；S3、对映射与路由结束后得到的分段量子线路进行连接，返回一个优化过后的可执行的线路。本发明的有益效果为：本发明能够提升量子线路优化的效率，同时提升量子线路优化后的执行效率。
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公开(公告)号：CN114925839A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210565085.2
申请日：2022-05-23
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于真值表验证量子线路等价性的一种衍生方法，属于量子线路等价性验证技术领域。解决了量子线路等价性验证中真值表验证存在的误差的技术问题。其技术方案为：利用真值表的规则衍生出表的形式，解决了真值表中无法存在虚数的弊端，并在后续给出验证结果以及验证的依据。本发明的有益效果为：本发明在与酉矩阵验证线路的弊端进行对比，酉矩阵存在高复杂性、难人工验证和代码复杂度较高等弊端，然而利用表的形式可以降低各方面的难度，使得验证表达的更加简单且清晰易于理解。
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公开(公告)号：CN113705819A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110823882.1
申请日：2021-07-21
Applicant: 南通大学
IPC: G06N10/00 , G06F30/20 , G06F119/10 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种量子位交互错误感知的CNOT线路最近邻综合方法，包含以下步骤：步骤S0，根据CNOT线路生成对应的布尔矩阵；步骤S1，对布尔矩阵的每一列构造最小噪声Steiner树，所述每一列的最小噪声Steiner树根据实际量子体系结构下最小噪声路径获得；步骤S2，对布尔矩阵依次进行主对角线下方元素高斯消元及主对角线上方元素高斯消元，在高斯消元过程中根据最小Steiner噪声路径对每一列的最小噪声Steiner树中列值为零的steiner点置1，上述最小噪声路径及最小Steiner噪声路径均考虑了实际量子体系结构中相邻量子位交互错误率，在保证线路可靠性的前提下实现CNOT量子线路的最近邻综合，同时降低量子线路最近邻综合代价。
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公开(公告)号：CN108446740B
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201810262763.1
申请日：2018-03-28
Applicant: 南通大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种用于脑影像病历特征提取的多层一致协同方法，首先构建一种多层协同MapReduce模型进行不可分割相关脑影像病历特征的标识，将具有多个相关特征的脑病历进行有效分类；然后设计一种脑影像病历特征一致相容性聚合方法，使协同模因组提取的脑影像病历特征局部解和全局优势解能达到有效平衡；其次采用多决策一致性优化矩阵进一步检测协同模因组的非合作MapReduce行为，从而有效取得特征集的一致纳什均衡；最后评估脑影像病历特征提取的精度，输出最优特征选择集。本发明为相关疾病的临床诊断和治疗提供重要的影像特征依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107256342B
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201710454587.7
申请日：2017-06-15
Applicant: 南通大学
IPC: G16H50/70
Abstract: 本发明公开了一种用于电子病历知识约简效能评估的多种群协同熵级联方法。该方法首先利用云计算中Map操作与Reduce操作将大规模电子病历数据集划分成不同的电子病历优化数据子集；接着构建相邻进化种群相似度矩阵，利用进化种群协同熵设计知识约简效能计算方法；然后分析影响电子病历知识约简效能的进化种群分布规律，构造一种级联评估指标矩阵并进行矩阵优化；最后评估电子病历知识约简效能评估精度，输出电子病历知识约简效能最优评估精度。该方法对云计算环境下大规模电子病历知识约简定性定量化智能分析以及相关疾病辅助诊断疗效评估具有较好的应用价值。
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公开(公告)号：CN105846814B
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201610173780.9
申请日：2016-03-24
Applicant: 南通大学
IPC: H03K19/20
Abstract: 本发明公开了一种针对加密技术领域乘法运算的量子逻辑电路的构造方法，包括以下步骤：构造基础模块：采用量子逻辑电路中的基本控制非门和交换门作为基础电路的构造门库，并将构造后的基本电路封装成U器件，实现加法与乘法的运算；搭建高级电路模块。本发明采用了可逆逻辑设计，功耗和电磁场的行为属性无法都通过传统方式得到，可以有效防止边信道攻击方法的攻击，大大降低了被非法破取的可能性；加密技术的加密效果更优，电路的可逆性可以使加密效果达到2n！的逻辑综合的优点。
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公开(公告)号：CN104079658B
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201410331300.8
申请日：2014-07-14
Applicant: 南通大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种Web环境下基于池技术的环保物联网实时控制方法，适用于B/S架构的污染源实时监控系统，所涉及的池包括：存储监控终端、浏览器等Socket连接信息的连接池，存储浏览器端向远程目标设备发出控制请求的执行中控制池和等待控制池，以及存储各类数据的数据池，所述的环保物联网实时控制方法，利用池技术实现了浏览器端对远程设备的并发控制，并能将无来源标识的控制结果准确地返回给发起控制的浏览器。
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公开(公告)号：CN105279388B
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201510791062.3
申请日：2015-11-17
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种多层云计算框架协同的孕龄新生儿脑病历集成约简方法。该方法首先构造多层MapReduce协同神经子种群Neuro‑subpopulationi结构，提取各神经子种群精英最优带权裕度WCi，并通过MapReduce将大规模脑病历组织属性自适应划分至n个协同进化的神经子种群中，并取得不同脑病历组织最佳分割曲面；然后设计一种五层结构的神经网络优化模型，构造精英能量矩阵NSMP，各神经子种群最优能量精英Elitist_leaderi进行脑病历曲面Sub_curvei的集成化协同约简，达到各自分割曲面的最优约简集最后提取出脑病历组织的全局最优属性约简集RedEnsemble。本发明利用云计算环境下多层MapReduce框架和协同神经子种群精英快速提高大数据环境下孕龄新生儿脑病历约简效率和精度，对其脑病历特征选择、规则提取和临床决策支持服务等具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN104615861B
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201510015731.8
申请日：2015-01-13
Applicant: 南通大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种用于可逆电路优化的可逆门移动方法，包括新的可逆门移动方法的描述，基于该移动方法构建的三种子序列化简方法，最后给出了可逆电路中基于这些方法进行优化的具体过程。本发明给出的可逆门移动方法约束条件少，适用性更强，并使得可逆门在可逆电路中的移动范围变大，能将更多的可约简子序列中的门移动到一起进行约简，解决了原来可逆电路化简中部分可逆门因无法移动而无法进一步优化的问题。新的可逆门移动方法，以及基于此构建的化简方法，是已有可逆门移动和化简方法的有效补充，能进一步改善可逆电路的优化效果。
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