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龙图腾网获悉中国银联股份有限公司申请的专利量子神经网络的训练方法和数据分类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116663643B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310626399.3，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权量子神经网络的训练方法和数据分类方法是由艾博轩;汤韬;杨燕明;高鹏飞;郑建宾设计研发完成，并于2023-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本量子神经网络的训练方法和数据分类方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种量子神经网络的训练方法和数据分类方法。该量子神经网络的训练方法包括获取样本数据及其对应的样本类别标签；利用量子神经网络中的特征提取层对样本数据进行特征提取；将提取到的样本特征输入至酉矩阵层，得到与样本特征对应的酉矩阵；基于酉矩阵对第一量子比特进行量子态调整，得到第二量子比特，该第一量子比特的量子态与样本类别标签对应；利用量子电路确定第二量子比特与第一量子比特的量子态保真度，进而确定损失值；根据损失值调整量子神经网络中的网络参数，直至量子神经网络收敛，得到训练后的量子神经网络。本申请实施例可以降低量子神经网络的训练难度和复杂度、量子神经网络的计算成本，以及出现贫瘠高原现象的概率。

本发明授权量子神经网络的训练方法和数据分类方法在权利要求书中公布了：1.一种量子神经网络的训练方法，其特征在于，包括： 获取用于训练量子神经网络的样本数据及其对应的样本类别标签，所述量子神经网络中包括特征提取层、酉矩阵层和量子电路，所述量子电路中包括第一哈达玛门、第二哈达玛门和交换门； 利用所述特征提取层对所述样本数据进行特征提取，得到样本特征； 将所述样本特征输入至所述酉矩阵层，得到与所述样本特征对应的酉矩阵； 基于所述酉矩阵对第一量子比特进行量子态调整，得到第二量子比特，其中，所述第一量子比特的量子态与所述样本类别标签对应； 利用所述量子电路确定所述第二量子比特与所述第一量子比特之间的量子态保真度，根据所述量子态保真度确定损失值； 根据所述损失值调整所述量子神经网络中的网络参数，返回执行所述获取用于训练量子神经网络的样本数据及其对应的样本类别标签，直至所述量子神经网络收敛，得到训练后的所述量子神经网络； 所述利用所述量子电路确定所述第二量子比特与所述第一量子比特之间的量子态保真度，包括： 将预设的第三量子比特输入至所述第一哈达玛门，输出得到第一中间态量子比特； 将所述第一量子比特和所述第二量子比特输入至所述交换门，并利用所述第一中间态量子比特对所述交换门进行控制，输出得到第二中间态量子比特； 将所述第二中间态量子比特输入至所述第二哈达玛门，输出得到第四量子比特； 对所述第四量子比特的量子态进行多次测量，得到多次测量结果； 根据所述多次测量结果，确定测量结果为第三量子态的概率值，其中，所述第三量子态为所述第三量子比特的量子态； 根据所述概率值计算所述第一量子比特与所述第二量子比特之间的量子态保真度； 所述酉矩阵层的表达式为： 其中，α和β为调节参数，θ为输入特征，Uθ为所述酉矩阵；所述输入特征包括所述样本特征。

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