公开(公告)号：CN118981770A

公开(公告)日：2024-11-19

申请号：CN202410953870.4

申请日：2024-07-17

Applicant: 中南林业科技大学

Inventor： 冯艳艳 ,  李彦 ,  刘思思 ,  林金鸿 ,  周健 ,  李洁

IPC: G06F21/56 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N10/20

Abstract: 本发明公开了一种量子卷积神经网络的构建方法，包括获取训练数据集；基于变分影子量子电路构建量子卷积神经网络；采用训练数据集对构建的量子卷积神经网络进行训练；将训练后的量子卷积神经网络作为最终构建的量子卷积神经网络。本发明还公开了一种包括了所述量子卷积神经网络的构建方法的恶意代码识别方法。本发明基于变分影子量子电路构建量子卷积神经网络并进行训练，有效解决了量子卷积神经网络无法提取全局特征的局限；同时，量子卷积神经网络具有指数级的计算速度以及能够很好避免贫瘠高原问题，因此本发明不仅能够完成量子卷积神经网络的构建，而且计算速度快，可靠性高，精确性好。

公开(公告)号：CN116647325A

公开(公告)日：2023-08-25

申请号：CN202310674761.4

申请日：2023-06-08

Applicant: 中南林业科技大学

Inventor： 冯艳艳 ,  郭子成 ,  刘思思 ,  李彦 ,  李洁

IPC: H04L9/00 ,  H04L9/08 ,  H04L9/40 ,  H04B10/70

Abstract: 本发明公开了一种基于量子同态加密的委托计算方法，包括客户端确定需要加密的数据信息，编码到光子上并采用玻色子采样的方式编码光子得到序列态数据；客户端生成密钥，加密序列态数据并发送服务器端；服务器端对接收的数据进行评估计算操作并将结果发送客户端；客户端接对计算结果解密，完成基于量子同态加密的委托计算。本发明方法能够使得客户端的数据以一种密文的方式进行处理，服务器在不解密密文的基础下对其进行计算处理，计算完成后客户端可再次解密计算处理好后的数据以获取计算结果；本发明方法保证了委托计算过程中数据的安全性，可靠性高且安全性好。

公开(公告)号：CN119254426A

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202411359931.0

申请日：2024-09-27

Applicant: 中南林业科技大学

Inventor： 冯艳艳 ,  刘思思 ,  李彦 ,  李洁 ,  周健

IPC: H04L9/08

Abstract: 本发明公开了一种基于量子行走的测量设备无关量子安全直接通信方法，包括编码位于位置空间中的位置态和位于硬件空间中的硬币态；执行基于直线上量子行走获得用作量子信道的共享纠缠态；对共享的量子信道进行重新描述和测量；对量子信道进行检测并判断量子信道的安全性；发送端和接收端通过第三方进行测量和纠缠；发送端和接收端再次确认量子信道的安全性；对发送端和接收端的粒子进行合并得到复合量子态；进行第二步量子行走得到发送端和接收端的量子纠缠态；发送端在量子纠缠态上进行投影测量并将测量结果发送接收端，完成最终的测量设备无关的量子安全直接通信。本发明能够实现测量设备无关的量子安全直接通信，而且可靠性高，安全性好。

公开(公告)号：CN115551014A

公开(公告)日：2022-12-30

申请号：CN202211106569.7

申请日：2022-09-12

Applicant: 中南林业科技大学

Inventor： 邝祝芳 ,  潘毅辉 ,  冯建 ,  李洁

IPC: H04W28/08 ,  H04W52/02 ,  H04W24/06 ,  H04W28/16

Abstract: 本发明提供了一种空地协同无人机边缘计算网络中任务卸载调度方法。包括如下步骤：1、生成任务描述集合，构建无人机边缘计算网络中任务卸载调度，计算资源分配和无人机最优位置的问题模型P1。2、给定初始无人机CPU计算频率、无人机位置和卸载数据量，构建问题模型P2，采用贪婪策略求解任务卸载决策和任务调度顺序。3、构建问题模型P3，采用连续凸逼近的方法求无人机位置。4、采用凸优化的方法求任务传输功率和无人机CPU计算频率。5、计算目标值E。6、重复步骤2至步骤5，求新的目标值E′，比较E与E′，如果|E‑E′|＜ε，则退出，否则重复步骤6。应用本发明可以有效降低空地协同无人机边缘计算网络中任务的执行能耗。