买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利基于数据集降维处理的多芯光纤中量子信道噪声预测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：CN115765997B 。

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：202211400911.4，技术领域涉及：H04L9/08；该发明授权基于数据集降维处理的多芯光纤中量子信道噪声预测方法是由孙咏梅;王成龙;孔维文;高耀先;纪越峰设计研发完成，并于2022-11-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据集降维处理的多芯光纤中量子信道噪声预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据集降维处理的多芯光纤中量子信道噪声预测方法。本方法针对量子信号和经典信号在同一多芯光纤中传输时，当新业务到来时评估量子信道噪声引入的时延，基于机器学习，建立一种有效的噪声预测模型。适用于任意纤芯数和任意波长数的多芯光纤量子光传输系统。针对噪声数据集特征过多这一问题，本发明使用了一种根据噪声特性来减少数据集特征数的方法。通过使用XGBoost和LightGBM两种机器学习算法建立的噪声预测模型来评估链路噪声，旨在降低噪声评估时间。相比于基于其他机器学习算法的噪声预测模型，本方法具有预测准确率高，预测速度快的优势，为量子密钥分发与经典信号融合组网实用化做出了贡献。

本发明授权基于数据集降维处理的多芯光纤中量子信道噪声预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据集降维处理的多芯光纤中量子信道噪声预测方法，适合任意纤芯数目和任意波长数目的多芯光纤量子密钥分发光网络，其特征在于，其步骤包括： S1、建立基于多芯光纤的量子密钥分发光网络中链路噪声特性的噪声数据集，该步骤通过将描述信道状态的状态矩阵作为特征值、信道噪声作为目标值来建立噪声数据集，使得预测噪声所需光纤、信号以及单光子探测器参数隐含在噪声预测模型中，而不是作为模型的输入，以此降低噪声预测模型的使用复杂度； S2、基于量子信号所受噪声特性对数据集进行降维处理，该步骤的主要思想为通过分析多芯光纤中量子信道所受噪声特性，剔除数据集中与噪声无关的特征，提升噪声预测模型的训练速度和预测准确率； S3、建立基于XGBoost和LightGBM算法的噪声预测模型，对于基于XGBoost和LightGBM算法的两种用于预测单个信道噪声的目标回归器，记作基目标回归器，基目标回归器训练目标为回归，并且利用Python中的机器学习库sklearn中的多输出回归MultiOutputRegrssor方法修饰基目标回归器，使得训练后的噪声预测模型可以同时预测所有信道的光噪音； S4、利用噪声预测模型预测链路噪声。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京邮电大学，其通讯地址为：100876 北京市海淀区西土城路10号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。