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公开(公告)号：CN118568571B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411038138.0
申请日：2024-07-31
Applicant: 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 , 本源量子计算科技(合肥)股份有限公司
Inventor： 潘东 , 施天成 , 王绪利 , 朱刘柱 , 窦猛汉 , 杨欣 , 代磊 , 张辉 , 王磊 , 种亚林 , 周帆 , 李志伟 , 赵锋 , 周远科 , 胡斌 , 方圆 , 孔小飞 , 李蕾 , 田佳 , 郭汶璋 , 胡旭东 , 聂元弘 , 孟晓星
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种基于QTCN和随机LSTM光伏功率预测方法，包括：收集光伏发电系统的历史性能数据进行预处理；构建随机LSTM光伏发电功率预测模型；将预处理后的数据输入量子时序卷积进行特征提取，进行训练；将前面D时刻的气象数据、历史发电功率数据输入训练后的随机LSTM光伏发电功率预测模型，得到后续T时刻的光伏发电功率。本发明采用量子卷积对特征数据进行局部时间内特征进行建模，引增强了模型的表达能力和泛化能力加强不同时刻之间的关联关系建立，增强模型的局部上下文建模能力，从而提升光伏功率预测的准确度；处理更复杂的计算任务，并且在某些特定情况下，可以获得更高的计算效率。
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公开(公告)号：CN118568572A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202411038215.2
申请日：2024-07-31
Applicant: 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 , 本源量子计算科技(合肥)股份有限公司
Inventor： 潘东 , 施天成 , 窦猛汉 , 王绪利 , 朱刘柱 , 杨欣 , 代磊 , 张辉 , 王磊 , 种亚林 , 周帆 , 李志伟 , 胡斌 , 方圆 , 孔小飞 , 李蕾 , 赵锋 , 周远科 , 田佳 , 郭汶璋 , 胡旭东 , 聂元弘 , 孟晓星
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N10/60 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种基于QLSTM的短期光伏发电功率预测方法，包括：对原始数据进行预处理，采用MSTL算法进行多季节趋势分解，得到对应尺度的季节分量、趋势分量和残差分量；构建量子长短期记忆神经网络模型；将季节分量、趋势分量、残差分量与原始数据进行融合，将融合后的数据输入至量子长短期记忆神经网络模型中进行序列预测，得到短期光伏发电功率值。本发明还公开了一种基于QLSTM的短期光伏发电功率预测装置。本发明能够更有效地捕捉和学习数据中的长短期依赖关系，从而提升整体性能和稳定性，不仅提高了网络训练的效率，还增强了模型的泛化能力和预测准确性，具有轻量化的参数设计，这使得模型更加高效且易于实现，能够取得优异的预测效果。
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公开(公告)号：CN118568571A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202411038138.0
申请日：2024-07-31
Applicant: 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 , 本源量子计算科技(合肥)股份有限公司
Inventor： 潘东 , 施天成 , 王绪利 , 朱刘柱 , 窦猛汉 , 杨欣 , 代磊 , 张辉 , 王磊 , 种亚林 , 周帆 , 李志伟 , 赵锋 , 周远科 , 胡斌 , 方圆 , 孔小飞 , 李蕾 , 田佳 , 郭汶璋 , 胡旭东 , 聂元弘 , 孟晓星
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种基于QTCN和随机LSTM光伏功率预测方法，包括：收集光伏发电系统的历史性能数据进行预处理；构建随机LSTM光伏发电功率预测模型；将预处理后的数据输入量子时序卷积进行特征提取，进行训练；将前面D时刻的气象数据、历史发电功率数据输入训练后的随机LSTM光伏发电功率预测模型，得到后续T时刻的光伏发电功率。本发明采用量子卷积对特征数据进行局部时间内特征进行建模，引增强了模型的表达能力和泛化能力加强不同时刻之间的关联关系建立，增强模型的局部上下文建模能力，从而提升光伏功率预测的准确度；处理更复杂的计算任务，并且在某些特定情况下，可以获得更高的计算效率。
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公开(公告)号：CN115146782B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202110349907.9
申请日：2021-03-31
Applicant: 本源量子计算科技(合肥)股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种量子线路编译方法、装置、编译框架及量子操作系统，所述方法通过在接收到编译指令时，根据所述编译指令中的配置文件，确定目标量子芯片的拓扑结构以及所述目标量子芯片支持的可支持逻辑门集合；调用所述编译框架中的线路处理模块对待编译线路进行处理，生成可支持线路；根据所述拓扑结构，调用所述编译框架中的拓扑映射模块将所述可支持线路映射为可运行线路。本发明基于编译框架为量子编译程序开发者提供了开发的公共模块，然后基于配置文件实现了不同量子芯片和/或不同量子线路的自定义配置。提高了量子编译程序的开发效率，实现了将量子线路适配到任意的量子芯片指令集的技术效果。
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公开(公告)号：CN115311515B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202210888172.1
申请日：2022-07-22
Applicant: 本源量子计算科技(合肥)股份有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/094 , G06N10/20 , G06N10/60
Abstract: 本发明公开了一种混合量子经典的生成对抗网络的训练方法及相关设备，所述方法包括：获取输入图像，并将所述输入图像输入所述生成器，得到输出图像；将包括所述输出图像的图像集输入判别器，得到所述图像集的判别结果；基于所述判别结果和所述图像集的标签数据计算所述生成器的第一损失函数值和所述判别器的第二损失函数值；基于所述第一损失函数值更新所述生成器的参数，并基于所述第二损失函数值更新所述判别器的参数，以对所述生成对抗网络进行训练。基于上述技术方案，可以解决经典GAN训练计算量大的问题，以提高训练效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116740343B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202210195408.3
申请日：2022-03-01
Applicant: 本源量子计算科技(合肥)股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于量子经典混合神经网络的图像分割方法及装置，方法包括：获取目标图像；其中，所述目标图像为灰度图像或彩色图像；将所述目标图像输入预先训练完成的、用于图像分割的量子经典混合神经网络；其中，所述量子经典混合神经网络包括：用于特征提取的量子卷积网络和用于语义分割的经典神经网络，所述量子经典混合神经网络基于所述目标图像对应的训练图像及其对应的标签图像训练确定；运行所述量子经典混合神经网络，输出所述目标图像对应的分割图像。利用本发明实施例，能够实现量子计算在图像分割领域的应用，以发挥量子计算的并行加速优势，并补充相关技术的空白。
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公开(公告)号：CN116432721B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202111680572.5
申请日：2021-12-30
Applicant: 本源量子计算科技(合肥)股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种数据处理方法、机器学习框架及相关设备，应用于包括数据结构模块、经典模块和量子模块的机器学习框架的电子装置，本发明通过调用所述量子模块构建量子计算层，调用所述经典模块构建经典计算层，以及调用所述数据结构模块构建所述经典计算层和所述量子计算层之间的前向传播关系；调用所述经典模块对所述量子计算层、所述经典计算层以及所述前向传播关系进行封装得到机器学习模型，所述经典计算层、所述量子计算层、所述前向传播关系和所述机器学习模型的数据结构相同；调用所述机器学习模型进行数据处理，提高了经典‑量子混合机器学习模型处理数据的效率和整体计算的性能。
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公开(公告)号：CN116109854B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202111319818.6
申请日：2021-11-09
Applicant: 本源量子计算科技(合肥)股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N10/60 , G06N3/0464 , G06T9/00
Abstract: 本发明公开了一种军事武器装备类别确定方法、装置、介质及电子装置，本发明通过量子图像编码算法对获取的待识别军事图像进行量子编码，将经典数据转化为量子输入，然后通过量子与经典混合卷积算法对编码得到的目标量子态执行演化与计算，获得军事图像中目标物体的军事武器装备类别，从而实现对军事图像中的目标物体的军事武器装备类别的快速确定，由于量子计算可以高速并行计算的特点，从而提高了军事图像识别的速度，进而快速实现对军事武器装备类别的确定，能够为军事指挥决策提供情报支持。
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公开(公告)号：CN115879562B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202111145141.9
申请日：2021-09-28
Applicant: 本源量子计算科技(合肥)股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种量子程序初始映射的确定方法、装置及量子计算机，方法包括：获取待执行量子程序和可适配运行的量子芯片，构建待执行量子程序对应的含权线路图，根据含权线路图和量子芯片的保真度，确定待执行量子程序的初始映射，以使待执行量子程序初始映射对应的保真度最高，解决构造待执行量子程序初始映射关系随机性的问题，减少算法执行次数，优化执行性能，并且可以确定待执行量子程序的最优初始映射，使得初始映射的保真度高、量子芯片资源利用最大化。
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公开(公告)号：CN114764620B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202111683374.4
申请日：2021-12-31
Applicant: 本源量子计算科技(合肥)股份有限公司
IPC: G06N10/40 , G06N10/60 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了量子卷积操作器，所述量子卷积操作器包括：量子态编码模块、量子纠缠模块、量子卷积核模块、测量模块和计算模块；所述量子态编码模块，用于将当前组输入数据编码到量子比特上；所述量子纠缠模块，用于关联所述量子比特的量子态信息；所述量子卷积核模块，用于提取所述量子态信息对应的特征信息；所述测量模块，用于测量预设量子比特的量子态并获得对应的振幅；所述计算模块，用于根据测量的量子态及其振幅，计算所述当前组输入数据对应的卷积结果。利用本发明实施例，能够实现量子计算在卷积神经网络模型领域的应用，以发挥量子计算的并行优势，并补充相关技术的空白。
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