公开(公告)号：CN104750945B

公开(公告)日：2017-11-17

申请号：CN201510182366.X

申请日：2015-04-17

Applicant: 南通大学

Inventor： 郁可人 ,  管致锦 ,  潘雨坤 ,  曲艺 ,  姚林霞 ,  王伟煜 ,  朱鹏程 ,  程学云 ,  周静 ,  龚雨濛 ,  严杨扬

IPC: G06F17/50

Abstract: 本发明公开了一种量子电路仿真平台，量子电路仿真平台包括一套量子电路类库，一种量子电路设计计算演示平台；量子电路类库：包括门库模块、基础数据结构模块、量子电路基本操作模块、量子电路复杂算法模块、调用模块；量子电路设计计算演示平台：分为浏览器端与服务器端，其中服务器端包括核心运算模块、指令接收模块、输出显示模块。本发明适用于相关研究人员设计、计算量子电路，设计量子电路算法，展示设计电路。

公开(公告)号：CN107147626A

公开(公告)日：2017-09-08

申请号：CN201710277389.8

申请日：2017-04-25

Applicant: 南通大学

Inventor： 杨阳 ,  管致锦 ,  马海英 ,  程学云 ,  于立行 ,  陈昱东 ,  李鉴伦 ,  陈钰 ,  曹凯博

IPC: H04L29/06 ,  H04L9/06 ,  H04L9/08

Abstract: 本发明公开了一种AES算法与ElGamal算法相结合的文件传输加密方法，将基于可逆逻辑的AES算法与非对称算法ElGamal算法相结合，既保证了文件的加密效果，又保证了文件及密钥传输过程中的安全性。文件在发送端采用基于可逆逻辑的AES算法进行加密处理，然后运用发送端提供的ElGamal公钥对AES密钥进行加密处理，并将加密后的文件与密钥发送至接收端，在接收端运用本地保存的ElGamal私钥先对接收到的AES密钥进行解密处理，然后将还原后的密钥对接收到的AES密文进行解密处理，得到发送端发送的原文。

公开(公告)号：CN105846814A

公开(公告)日：2016-08-10

申请号：CN201610173780.9

申请日：2016-03-24

Applicant: 南通大学

Inventor： 管致锦 ,  姚林霞 ,  龚雨濛 ,  陈昱东 ,  杨阳 ,  马海英 ,  程学云 ,  严杨扬 ,  李伟文 ,  顾贺贺

IPC: H03K19/20

CPC classification number: 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。

公开(公告)号：CN105743642A

公开(公告)日：2016-07-06

申请号：CN201610266492.8

申请日：2016-04-26

Applicant: 南通大学

Inventor： 马海英 ,  王占君 ,  管致锦 ,  陈建平 ,  程学云 ,  王金华 ,  朱洁 ,  卢秋如 ,  李晓静

IPC: H04L9/08 ,  H04L9/00 ,  H04L9/30

CPC classification number: H04L9/002 ,  H04L9/083 ,  H04L9/0866 ,  H04L9/0869 ,  H04L9/088 ,  H04L9/0891 ,  H04L9/30

Abstract: 本发明提供了一种抗密钥连续辅助输入泄漏的基于属性加密方法，包括以下步骤，私钥生成中心输入系统安全参数λ和合法属性集合U，构造一个m维向量，并将该m维向量嵌入到系统公钥PK和系统主密钥MSK；私钥生成中心认证用户拥有的属性集合ω，利用系统主密钥MSK和系统公钥PK，生成包含m维向量的用户私钥SKω；加密方利用系统公钥PK和设定的访问策略，对待加密处理的信息进行加密，生成包含mn1维向量的密文；仅在用户私钥SKω的属性满足密文的访问策略时，该用户才解密得到明文。在本发明中，系统主密钥MSK和用户私钥SKω可以连续无界泄漏，提高了用户私钥SKω兼容性，在保证加密信息安全性的前提下，减少了系统主密钥长度及用户私钥长度。

公开(公告)号：CN104462853A

公开(公告)日：2015-03-25

申请号：CN201410837453.X

申请日：2014-12-29

Applicant: 南通大学

Inventor： 丁卫平 ,  陈森博 ,  施佺 ,  董建成 ,  管致锦 ,  沈学华 ,  程学云 ,  李跃华

IPC: G06F19/00

Abstract: 本发明公开一种用于电子病历特征提取的种群精英分布云协同均衡方法。该方法首先在分布式云计算MapReduce框架下将大规模电子病历分割到不同的进化子种群中,提取各子种群最优解Psolui；然后设计一种有限理性区域下N种群精英均衡优势策略，构建分布式协同化动态精英演化区域Ω，使参与电子病历特征提取的各子种群精英在各自平均权重概率下均能达到Nash均衡下优势区域Ζ；最后各子种群精英采用并行操作 机制在各自电子病区优势子区域中协同提取特征子集Fi，从而稳定取得电子病历全局均衡特征集。本发明能较好处理大规模电子病历数据属性间多维度复杂内联关系，提高大规模电子病历特征并行提取效率。

公开(公告)号：CN103838972A

公开(公告)日：2014-06-04

申请号：CN201410090633.6

申请日：2014-03-13

Applicant: 南通大学

Inventor： 丁卫平 ,  管致锦 ,  施佺 ,  陈森博 ,  沈学华 ,  缪雪晴 ,  程学云 ,  李跃华

IPC: G06F19/00 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明公开了一种用于MRI病历属性约简的量子协同博弈实现方法，首先初始化进化种群，将MRI病历属性通过竞争协同自适应划分到不同的进化子种群中，并在各进化子种群中进行各自优秀种群精英选取；其次在MRI属性约简时将信任裕度报酬机制引入到种群精英量子协同博弈模型中，构建种群精英信任裕度效用矩阵；再次各种群精英在每个划分的MRI病历属性子集中通过量子协同博弈策略求得各自最优约简子集，从而稳定取得Nash均衡下MRI病历全局最优属性约简集；最后进行MRI属性约简性能评估，判断其属性约简精度是否满足要求。本发明能较好地克服MRI病历中存在着噪音和灰度不均匀性，具有较高的MRI病历属性约简效率、准确性和稳定性。

公开(公告)号：CN119109572A

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202411128408.7

申请日：2024-08-16

Applicant: 南通大学

Inventor： 顾晖 ,  陈义 ,  徐伟航 ,  程学云 ,  管致锦 ,  杨永杰 ,  张家铭 ,  陈业壮 ,  陈林建 ,  张宇 ,  杨帆 ,  唐浩天 ,  朱续杰 ,  吴军德

IPC: H04L9/08 ,  H04L9/14

Abstract: 本发明公开了一种串行流水式Simon加解密系统与方法，本发明所设计的系统包括顶层模块、串口接收模块、串口发送模块，以及多个加解密模块；加解密模块包含密钥调度模块、轮函数运算模块、移位模块、暂存器；顶层模块整合串口接收模块、串口发送模块和加解密模块，需要根据用户的串口输入，执行加解密功能并通过串口向用户输出相应的结果；本发明所设计的方法基于串行流水式Simon加解密系统，采用Simon加解密算法，基于密钥调度模块、轮函数运算模块，分别进行密钥调度和轮函数运算，完成数据的加密或解密过程；本发明能够支持大量数据进行加密或解密操作，显著提升加密或解密结果的计算速度，同时支持加密解密数据混合处理。

公开(公告)号：CN114936644B

公开(公告)日：2024-08-20

申请号：CN202210563969.4

申请日：2022-05-23

Applicant: 南通大学

Inventor： 程学云 ,  陈新宇 ,  姜一博 ,  曹可欣 ,  李响 ,  朱明强 ,  冯世光 ,  管致锦

IPC: G06N10/20 ,  G06N10/60

Abstract: 本发明提供了一种分布式量子计算中传输代价的优化方法，属于分布式量子计算中传输代价的优化技术领域。解决了分布式量子计算中子系统用于接收并存储其他系统传输的量子态的量子存储位消耗过大问题以及分布式量子计算整体传输代价过高的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、存储模式建立；S2、构建跨门合并传输模型；S3、基于合并传输模型的传输代价优化算法。本发明的有益效果为：本发明优化后的合并传输模型，与合并传输模型相比，不影响计算结果的门加入到传输列表中，使得不连续门的量子位也能通过一次传输完成，从而降低传输代价。

公开(公告)号：CN116206752B

公开(公告)日：2024-07-30

申请号：CN202310169343.X

申请日：2023-02-22

Applicant: 南通大学

Inventor： 黄嘉爽 ,  戚晓雨 ,  程学云 ,  鞠恒荣 ,  曹金鑫 ,  丁卫平

IPC: G16H50/20 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0495

Abstract: 本发明提供了基于结构‑功能脑网络的精神疾病识别方法，属于医学信息智能诊断技术领域，解决了利用人工智能帮助医生从海量数据中识别精神疾病的技术问题。其技术方案为：对结构和功能两类脑网络的连接矩阵分别进行行列卷积，获得深度特征；在特征学习过程中，增加深度融合模块，使两个模态可以交互式特征学习；在最终的识别阶段，通过多模态双线性池化层，进一步融合两类脑网络的特征，学习最后的联合特征；然后输入到最终的分类层获得疾病识别结果，并将预测标签和真实标签的交叉熵损失作为损失函数进行训练。本发明的有益效果为：显著提高对精神疾病识别的准确率，辅助医生进行诊断分析，给患者带来更好的医疗服务。

公开(公告)号：CN116484956A

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202310364972.8

申请日：2023-04-07

Applicant: 南通大学

Inventor： 程学云 ,  姜一博 ,  沈涛 ,  吕朝阳 ,  缪和义 ,  陈新宇 ,  曹可欣 ,  李响 ,  陈子禄 ,  管致锦

IPC: G06N10/00

Abstract: 本发明涉及量子计算技术领域，尤其涉及一种基于门分解与门移动的量子线路优化方法。解决了目前线路化简技术时间复杂度大，生成的NCV门序列代价偏大的问题。其技术方案为：步骤包括：S1：综合出排布方式集合表；S2：遍历给定的量子线路查找Toffoli门；S3：遍历排布方式集合表；S4：根据排布方式集合表确定分解方式后，根据移动规则改变门序，再利用约简规则与删除规则进行线路优化；S5：通过Cost115标准比较原始线路与优化后线路的量子代价。本发明的有益效果为：本发明能对NCV线路进一步化简，降低线路的量子代价，提高了线路的保真度。