杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院;浙江大学李佳烨获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院;浙江大学申请的专利基于量子卷积神经网络的数据特征提取方法和装置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：CN120541498B 。
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：202511038408.2，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于量子卷积神经网络的数据特征提取方法和装置是由李佳烨;谢钟乐;陈珂;寿黎但;杨定裕设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于量子卷积神经网络的数据特征提取方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于量子卷积神经网络的数据特征提取方法和装置，方法包括：对图像数据进行量子态编码，得到量子态数据；构建量子核电路，并基于量子核电路对量子态数据进行映射；对量子核电路的末态进行量子测量，得到量子核矩阵；将量子核矩阵作为卷积核，并对图像数据进行卷积操作，得到图像数据的卷积特征图。采用本方法能够解决提取数据特征时无法兼顾高精度和低资源消耗的问题。
本发明授权基于量子卷积神经网络的数据特征提取方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于量子卷积神经网络的数据特征提取方法，其特征在于，所述方法包括： 对图像数据进行量子态编码，得到量子态数据； 构建量子核电路，并基于所述量子核电路对所述量子态数据进行映射； 对所述量子核电路的末态进行量子测量，得到量子核矩阵； 将所述量子核矩阵作为卷积核，并对所述图像数据进行卷积操作，得到所述图像数据的卷积特征图； 所述构建量子核电路，包括：依次获取多个旋转门，各所述旋转门对应的旋转轴以指定顺序循环设置；根据预设的卷积核步长确定目标数量；根据所述旋转门的获取顺序将所述旋转门划分为多个量子门组，各所述量子门组包括所述目标数量的相邻的旋转门；基于纠缠门连接各所述量子门组内处于相同排序位置的量子门，得到所述量子核电路，所述目标数量与所述纠缠门个数之和等于量子比特数。
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杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院;浙江大学，其通讯地址为：310051 浙江省杭州市滨江区物联网孵化器大楼2号楼A楼4-7层；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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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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