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龙图腾网获悉东华大学;上海交通大学;合肥国家实验室申请的专利基于GA-BP神经网络的连续变量量子密钥分发参数优化方法、系统、介质及电子设备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：CN120017260B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510167392.9，技术领域涉及：H04L9/08；该发明授权基于GA-BP神经网络的连续变量量子密钥分发参数优化方法、系统、介质及电子设备是由蒋学芹;王娜;金姜亮;黄鹏;曾贵华设计研发完成，并于2025-02-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于GA-BP神经网络的连续变量量子密钥分发参数优化方法、系统、介质及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于GA‑BP神经网络的连续变量量子密钥分发参数优化方法、系统、介质及电子设备；所述方法包括：从CV‑QKD系统中获取原始数据，归一化处理原始数据，获取归一化数据，将归一化数据划分为训练集和测试集；利用训练集建立BP神经网络；采用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值，得到拟合效果最优的GA‑BP神经网络；利用测试集实现对GA‑BP神经网络的测试，获取测试好的GA‑BP神经网络；根据测试好的GA‑BP神经网络获取目标调制方差与对应的目标密钥率之间的映射关系，以基于映射关系使用二分法找出最优调制方差以及对应的最大密钥率；本发明减少了计算密钥率的复杂度，提高了CV‑QKD系统中的密钥率和传输距离。

本发明授权基于GA-BP神经网络的连续变量量子密钥分发参数优化方法、系统、介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于GA-BP神经网络的连续变量量子密钥分发参数优化方法，其特征在于，所述方法包括： 从CV-QKD系统中获取原始数据，并对所述原始数据进行归一化处理，获取归一化数据，将所述归一化数据划分为训练集和测试集；其中，所述原始数据至少包括：至少两个调制方差和至少两个密钥率；一所述调制方差对应一所述密钥率；所述归一化数据至少包括：至少两个归一化调制方差和至少两个归一化密钥率；所述训练集和所述测试集中均包括至少一所述归一化调制方差和对应的至少一所述归一化密钥率； 将所述训练集中的归一化调制方差作为输入变量，所述训练集中的归一化密钥率作为输出变量，建立BP神经网络； 采用遗传算法优化所述BP神经网络的权值和阈值，得到拟合效果最优的GA-BP神经网络； 将所述测试集中的归一化调制方差作为所述GA-BP神经网络的输入变量，所述测试集中的归一化密钥率作为所述GA-BP神经网络的输出变量，以实现对所述GA-BP神经网络的测试，获取测试好的GA-BP神经网络； 根据所述测试好的GA-BP神经网络获取目标调制方差与对应的目标密钥率之间的映射关系，以基于所述映射关系使用二分法找出最优调制方差以及对应的最大密钥率，实现连续变量量子密钥分发参数优化。

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东华大学;上海交通大学;合肥国家实验室，其通讯地址为：201620 上海市松江区人民北路2999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”。

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