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龍圖騰網獲悉中南大學申請的專利量子同態神經網絡的構建方法及加密圖像分類方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116644778B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310674764.8，技術領域涉及：G06N3/04；該發明授權量子同態神經網絡的構建方法及加密圖像分類方法是由石金晶;陳添;廖佳;袁冰潔;肖子萌;施榮華設計研發完成，并于2023-06-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本量子同態神經網絡的構建方法及加密圖像分類方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種量子同態神經網絡的構建方法，包括設計并確定量子同態神經網絡的編碼方式的參數信息；對量子同態神經網絡進行訓練更新；將訓練后的量子同態神經網絡作為構建的量子同態神經網絡。本發明還公開了一種包括所述量子同態神經網絡的構建方法的加密圖像分類方法。本發明能夠在保證加密圖像安全性的基礎上，不降低分類預測的準確率；同時本發明利用量子同態加密和量子神經網絡結合的特點，提高了數據處理的速度，而且提出的量子同態神經網絡密鑰和參數的更新策略能夠增大攻擊者攻擊系統的困難性，進一步提高本發明的可靠性；因此本發明的可靠性高、準確性好且效率較高。

本發明授權量子同態神經網絡的構建方法及加密圖像分類方法在權利要求書中公布了：1.一種量子同態神經網絡的構建方法，包括如下步驟： S1.設計并確定量子同態神經網絡的編碼方式的參數信息；具體包括如下步驟： 構建的量子同態神經網絡包括編碼器模塊、加解密模塊、同態擬設模塊和測量模塊； 所述編碼器用于將經典數據編碼為量子態；將圖像數據采用振幅編碼進行編碼；所述的振幅編碼表示為其中|φ為振幅編碼后的量子態，i為二進制下標，xi為第i個量子態的振幅值，|i為二進制表示的量子態； 所述的加解密模塊采用量子一次性填充方案；量子一次性填充方案由集合構成，其中Xa為X量子門，Zb為Z量子門，a為作用于X量子門的密鑰，b為作用于Z量子門的密鑰，n為密鑰長度；明文量子態|φ被由X門和Z門組成的加密量子電路進行加密，得到密文量子態|ψ；加密過程表示為： 式中表示張量積；為作用在第i位量子比特上的X門；Zai為作用在第i位量子比特上的Z門； 所述的同態擬設模塊的處理過程表示為其中為同態擬設模塊的輸出變量，L為量子門下標，Ui表示來自集合{RYθ,CNOT}的量子門，RYθ為參數為θ量子旋轉門，CNOT為控制非門；首先，對量子比特應用RY門，并以設定角度旋轉每個量子比特的相位；然后對所有的量子比特，同時采用若干個迭代k電路進行處理，得到最終的同態擬設模塊的輸出變量；所述的迭代k電路包括：對每個量子比特應用CNOT門，使量子比特產生糾纏；然后，對每個量子比特再次應用兩個RY門進行旋轉； 所述的測量模塊的處理過程表示為其中E為測量模塊的輸出，為末態量子態，H為需要測量的哈密頓量，為同態擬設模塊的輸出變量，|φ為初態量子態； S2.基于步驟S1確定的參數信息，對量子同態神經網絡進行訓練更新； S3.將步驟S2得到的訓練后的量子同態神經網絡作為構建的量子同態神經網絡。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中南大學，其通訊地址為：410083 湖南省長沙市岳麓區麓山南路932號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。