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公开(公告)号：CN112926098B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202110268773.8
申请日：2021-03-12
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种哈希值计算方法，包括构建基于分组粗粒化玻色采样的哈希函数的模型，包括构建生成算法、分组粗粒化玻色采样算法和洗牌算法；输入通过生成算法生成一系列符合玻色采样的输入；将结果分别输入到分组粗粒化玻色采样算法模型中得到一系列最大概率标签；使用洗牌算法对得到的结果进行打乱得到哈希值。本发明还公开了一种包括所述哈希值计算方法的字签名方法。本发明生成了一种基于物理系统的量子特性的密码学单向函数，安全高效地确认了数字签名的准确性和安全性，而且不会受到外界的攻击。
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公开(公告)号：CN113012066A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110277055.7
申请日：2021-03-15
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于参数化玻色采样的量子线路学习方法，包括设计量子线路学习框架并准备输入态；设计参数化玻色采样量子线路；线路参数初始化；计算参数化玻色采样的酉变换并得到输出态，计算输出态中不同光子配置的概率排列组合概率分布并后处理；对比后处理的概率分布与目标概率分布并计算损失函数；根据损失函数更新线路参数；重复上述步骤得到训练后的概率分布。本发明还公开了包括所述基于参数化玻色采样的量子线路学习方法的图像模糊方法。本发明在玻色采样模型中引入参数化的结构，得到了如神经网络的参数化玻色采样模型，实现了函数拟合的功能，能够通过量子计算机对大数据时期的大量数据的处理和分析。
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公开(公告)号：CN107390213B
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201710577063.7
申请日：2017-07-14
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于滑动时窗的探地雷达记录剖面的时延曲线提取方法，首先计算探地雷达记录剖面中的各孔径点回波信号的能量值，根据一维能量曲线确定各局部峰值点，确定探测目标个数和各目标的中心位置。然后提取某个目标中心位置处回波的时延值，以该目标中心位置处回波的时延值为起始点，设置滑动时窗的起止位置和长度，对中心点左右两侧的孔径点处的邻道数据截取相应的滑动时窗长度内的部分数据，仅对该段数据进行时延估计。遍历整个孔径点，得到该目标在整个孔径点上的时延曲线。再遍历各目标，得到各目标在整个孔径点上的时延曲线提取结果。本方法提取的时延曲线精度更高，根据时延曲线计算得到的成像结果更精确。
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公开(公告)号：CN110224763A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910574112.0
申请日：2019-06-28
Applicant: 中南大学
IPC: H04B10/70
Abstract: 本发明公开了一种基于哈密尔顿学习的新型量子态转移方法，包括发送方制备输入态并对其进行前向幺正演化；发送方将前向演化后的输入态通过量子信道和交换门发送到接收方；接收方将接收到的演化量子态反向幺正演化并进行似然评估；接收方利用贝叶斯规则对测量输出数据的概率分布进行更新和重采样；接收方根据更新和重采样结果判断输入态是否存在在某一时刻以概率1完美转移到接收方。本发明方法可以通过似然函数和均方误差来评估，似然函数就是量子态转移的保真度，均方误差就是贝叶斯损失，其与交互式量子似然评估实验的测量次数呈现指数下降。因此，本发明方法具有保密性强、保真度高和损失小的特点。
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公开(公告)号：CN109960799A
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201910182364.9
申请日：2019-03-12
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向短文本的优化分类方法，步骤一：获取原始数据集并对其进行预处理；步骤二：对预处理后的数据集进行特征项集的选取；步骤三：利用词向量工具对搜集的大规模语料进行训练得到词向量模型；步骤四：利用词向量模型对特征项集中的每个特征项进行词向量表示，并对特征项的词向量进行一阶段初步聚类得到若干个初步特征簇；步骤五：在每个初步特征簇内部进行二阶段松散聚类得到若干个相似特征簇；步骤六：将步骤四中得到的特征词替换成步骤五中得到的相似特征簇，然后使用分类器进行短文本分类。传统的短文本分类大多缺乏语义表达能力，且特征空间的维度较高，本发明可以更好的表达短文本的语义信息，同时降低特征空间的维度，进而提高短文本分类的精度和效率，可以用于各个领域的短文本分类任务中，例如垃圾短信分类，微博话题分类等。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108833353A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810481043.4
申请日：2018-05-18
Applicant: 中南大学
CPC classification number: H04L63/1475 , H04L9/008 , H04L9/0852 , H04L63/123 , H04L63/1466
Abstract: 本发明公开了一种基于三方参与的量子拜占庭协定方法，包括纠缠资源的分发；广播者C将连续变量量子态信息发送给接收者A和B；接收者A和B分别将各自收到的信号信息发送给对方；对拜占庭协定进行判断；若拜占庭协定失败，则接收者A和B判断两者之间的原始相关性，从而判定叛徒的身份。本发明采用连续变量量子图态来提供拜占庭协定解决方案必要的纠缠源，因此本发明方法具有高检测效率、高重复率和实验室易实现的特点，而且安全性高，还可以通过直观的图例来解释和呈现。
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公开(公告)号：CN105305053B
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201510767709.9
申请日：2015-11-11
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种小型平面四频段开槽天线，包括介质基板1、微带辐射单元2及梳状接地板3；所述微带辐射单元2设置在介质基板1上，由两个呈“T”形分布的矩形部分组成，其中宽部矩形部分上设有一个圆形槽，窄部矩形部分一侧设有一个倒L形槽；利用开设的梳状地结构实现2.4/5.5GHz两个特定频带；设计的微带辐射单元及其上所开的倒L形槽结构实现3.5GHz频带；设计的辐射单元及其上所开的圆形槽实现8GHz频带。这样的组合开槽设计完美实现了四个频带的通信应用需求，而且，采用印刷天线的结构，体积得到较大幅度的减小。相比于现有技术中的多频带天线，本发明具有体积小、结构简单、阻抗带宽宽、覆盖频带较多的特点。
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公开(公告)号：CN107947941A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711232785.5
申请日：2017-11-30
Applicant: 中南大学
CPC classification number: H04L9/3257 , H04L9/0852
Abstract: 本发明公开了一种基于量子盲计算的哈密尔顿量子仲裁签名及验证方法，包括：第三通信者将哈密尔顿模型分发给第一通信者和第二通信者；第一通信者制备n个量子比特串表示的待签名信息；第一通信者对待签名信息进行量子盲计算得到测量基；第一通信者利用哈密尔顿模型对待签名信息进行签名，第二通信者利用哈密尔顿模型进行解签得到验证量子比特串；第三通信者通过核对待签名信息与验证量子比特串是否相同来验证第一通信者是否合法；若合法，第二通信者利用测量基测量验证量子比特串得到测量结果；第三通信者依据存储的控制参数控制测量结果是否转置得到二进制态的支付信息。上述方法提高了签名验证过程的安全性并使验证者无须恢复出原始信息就验签。
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公开(公告)号：CN107402386A
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201710649475.7
申请日：2017-08-02
Applicant: 中南大学
IPC: G01S13/88
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络的地下金属圆管半径和埋深的估计方法，采用探地雷达正演模拟得到不同半径和埋深的金属圆管埋在不同介质中的雷达回波数据；提取金属圆管正上方的A-Scan回波峰值、峰值到达时间和预设时间段内的回波能量值，以此3个参数构建特征矢量，组成特征矢量矩阵，作为训练样本输入部分的数据集。训练样本输出部分的数据集由已知金属圆管的半径、埋深和背景介质的相对介电常数构成。设计BP神经网络的结构，运用训练样本数据对BP神经网络进行训练，训练完毕后将待测的探地雷达回波数据的特征参数输入至该BP神经网络，对地下金属圆管的半径和埋深进行估计。本发明能够快速、精确的估计地下金属圆管的半径和埋深。
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公开(公告)号：CN107358617A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710667148.4
申请日：2017-08-07
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种探地雷达记录剖面中目标顶点的检测方法，首先计算预处理后的探地雷达记录剖面沿测线维的一维能量曲线，根据该曲线的局部极大值点个数确定目标顶点个数的预设区间；然后对预处理后的探地雷达记录剖面采用自动匹配阈值的方式进行边缘检测得到二值图像并估计二值图像中的顶点，直到预估计的目标顶点个数在预设区间为止；接着基于这些顶点的坐标位置建立匹配模板，运用该模板与边缘检测得出的二值图像进行模板匹配并计算匹配相似度，舍弃匹配相似度低于该阈值的顶点，得出匹配后的顶点；再基于聚类分析方法对匹配后的顶点进行过滤，去除虚假顶点，得到目标顶点的检测结果。本发明相对于现有方法在信噪比较低时有更高的检测精度。
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