公开(公告)号：CN112580725B

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202011522445.8

申请日：2020-12-21

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 纪卓骁 ,  姜楠 ,  李宏

IPC: G06V10/764 ,  G06N7/01 ,  G06N10/60 ,  G06N20/10

Abstract: 本发明涉及一种基于有向无环图的量子支持向量机的图像多分类方法，用于解决样本数据量过于庞大时，现有计算手段难以承载的问题。本发明首先提取图样特征；对于多分类问题，构建多个分类器，并按照DAG的构造方式对所有分类器进行排列，构成DAG QSVM；通过黑盒构建和盒外构建两部分，构建DAG QSVM的量子线路；完成DAG QSVM方法的搭建后，就可以对图像进行分类了。使用本发明提出的DAG QSVM方法来对图像进行分类，使得方法复杂度降到之前的对数级，极大的提高了运行速度。

公开(公告)号：CN112580725A

公开(公告)日：2021-03-30

申请号：CN202011522445.8

申请日：2020-12-21

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 纪卓骁 ,  姜楠 ,  李宏

IPC: G06K9/62 ,  G06N10/00 ,  G06N20/10

Abstract: 本发明涉及一种基于有向无环图的量子支持向量机的图像多分类方法，用于解决样本数据量过于庞大时，现有计算手段难以承载的问题。本发明首先提取图样特征；对于多分类问题，构建多个分类器，并按照DAG的构造方式对所有分类器进行排列，构成DAG QSVM；通过黑盒构建和盒外构建两部分，构建DAG QSVM的量子线路；完成DAG QSVM方法的搭建后，就可以对图像进行分类了。使用本发明提出的DAG QSVM方法来对图像进行分类，使得方法复杂度降到之前的对数级，极大的提高了运行速度。