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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于量子自组织模糊神经网络的分组密码识别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：CN121396429B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511948900.3，技术领域涉及：H04L9/06；该发明授权一种基于量子自组织模糊神经网络的分组密码识别方法是由瞿治国;贺禹榛;余益民;孙乐;王硕设计研发完成，并于2025-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于量子自组织模糊神经网络的分组密码识别方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于量子自组织模糊神经网络的分组密码识别方法。该方法包括：获取待识别的密文数据编码为输入量子态；通过生物启发式门控网络，利用神经突触兴奋‑抑制机制对待识别的密文数据与多专家系统的激活强度向量进行处理，确定每个量子专家的净突触输入值；采用Top‑K稀疏化策略从多专家系统中选择净突触输入值最大的k个量子专家，构成激活专家子集；根据激活专家子集中每个量子专家的净突触输入值和对应的激活强度进行分析，确定激活专家子集中每一个量子专家的最终门控权重；将输入量子态输入激活专家子集中每一个量子专家进行分组密码类型识别，获得最终的分组密码类型识别结果。降低了资源消耗。

本发明授权一种基于量子自组织模糊神经网络的分组密码识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于量子自组织模糊神经网络的分组密码识别方法，其特征在于，所述基于量子自组织模糊神经网络的分组密码识别方法包括： 获取待识别的密文数据，并将所述待识别的密文数据编码为输入量子态； 通过生物启发式门控网络，利用神经突触兴奋-抑制机制对所述待识别的密文数据与预先构建的多专家系统的激活强度向量进行处理，确定所述多专家系统中每个量子专家的净突触输入值，其中，所述多专家系统的激活强度向量由所述输入量子态与所述多专家系统中所有量子专家对应的量子模糊规则的前件原型量子态的激活强度组成； 采用Top-K稀疏化策略从所述多专家系统中选择所述净突触输入值最大的k个量子专家，构成激活专家子集； 根据所述激活专家子集中每个量子专家的净突触输入值和对应的激活强度进行分析，确定所述激活专家子集中每一个量子专家的最终门控权重； 将所述输入量子态输入所述激活专家子集中每一个量子专家进行分组密码类型识别，并结合所述最终门控权重进行加权求和，获得最终的分组密码类型识别结果； 其中，所述多专家系统的构建方式，包括： 接收密文数据样本，并将所述密文数据样本编码为输入量子态样本； 利用量子自组织模糊引擎，根据所述输入量子态样本在线更新或创建量子模糊规则，形成一个包含N条量子模糊规则的规则库； 将所述规则库中每一条量子模糊规则实例化为一个以动态参数化量子线路为核心的量子专家，构建一个包含N个量子专家的多专家系统。

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