公开(公告)号：CN117273155A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202311252233.6

申请日：2023-09-26

Applicant: 安徽大学

Inventor： 徐祖雨 ,  蔡彭年 ,  沈康 ,  胡源铭 ,  杨涛 ,  杨菲

IPC: G06N10/20 ,  G06N10/60 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06F30/18 ,  G06F30/13 ,  G06F30/27

Abstract: 本发明公开一种基于量子近似优化算法的图最大分割方法及系统，方法包括将路网的每个路口作为一个节点，并利用边概率表示路口之间的连通关系，构建图；根据图生成p层QAOA电路；S在p＝1时，使用第一神经网络预测QAOA电路第一层的初始变分参数；在p＝2时，基于第一层的初始变分参数，采用第二神经网络预测QAOA电路第一层和第二层的初始变分参数；在p≥3时，利用电路第一层和第二层的初始变分参数，并从第三层开始采用线性差值算法，在当前层前一层的初始变分参数的基础上加上其前两层之间参数的差值，作为当前层的初始变分参数；基于电路各层的初始变分参数运行QAOA电路，得到路网划分近似解；本发明在处理路网图最大分割问题上获得了良好的近似比。

公开(公告)号：CN117437481A

公开(公告)日：2024-01-23

申请号：CN202311495995.9

申请日：2023-11-10

Applicant: 安徽大学

Inventor： 徐祖雨 ,  沈康 ,  余黄成 ,  倪大阳 ,  朱云来 ,  吴祖恒 ,  代月花 ,  杨菲

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/44 ,  G06N3/049 ,  G06N10/20

Abstract: 本发明公开了一种脉冲神经网络与量子电路协同图像分类方法及系统，涉及计算机视觉和量子机器学习技术领域，通过将脉冲神经网络和量子电路各自生成的特征向量合并，实现了更全面和准确的特征信息提取，从而显著提高了图像分类的准确性。此方法的另一个关键优势在于其能够更好地捕捉图像中的动态特征，从而提高了对复杂图像的分类能力。此外，结合脉冲神经网络和量子电路的优势，一方面使得特征数据更接近生物大脑的信息处理方式，同时也获得了更高维度的特征信息。这种综合方法还增强了对噪声和变形等干扰的抵抗能力，提高了在复杂环境下的图像分类性能。

公开(公告)号：CN117273155B

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202311252233.6

申请日：2023-09-26

Applicant: 安徽大学

Inventor： 徐祖雨 ,  蔡彭年 ,  沈康 ,  胡源铭 ,  杨涛 ,  杨菲

IPC: G06N10/20 ,  G06N10/60 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06F30/18 ,  G06F30/13 ,  G06F30/27

Abstract: 本发明公开一种基于量子近似优化算法的图最大分割方法及系统，方法包括将路网的每个路口作为一个节点，并利用边概率表示路口之间的连通关系，构建图；根据图生成p层QAOA电路；S在p＝1时，使用第一神经网络预测QAOA电路第一层的初始变分参数；在p＝2时，基于第一层的初始变分参数，采用第二神经网络预测QAOA电路第一层和第二层的初始变分参数；在p≥3时，利用电路第一层和第二层的初始变分参数，并从第三层开始采用线性差值算法，在当前层前一层的初始变分参数的基础上加上其前两层之间参数的差值，作为当前层的初始变分参数；基于电路各层的初始变分参数运行QAOA电路，得到路网划分近似解；本发明在处理路网图最大分割问题上获得了良好的近似比。