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龍圖騰網獲悉南京信息工程大學申請的專利一種文本分類方法、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：CN119272889B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202411765271.6，技術領域涉及：G06N10/20；該發明授權一種文本分類方法、圖像分類方法是由曹琳赟;王友樂設計研發完成，并于2024-12-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種文本分類方法、圖像分類方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于支持向量機的量子分類器，包括：將SVM的優化問題轉化為等價的線性代數問題；利用量子特征映射將數據存儲在量子態上，從而允許量子計算機處理數據分析；提出量子矩陣求逆算法來求解線性代數問題，構建量子分類器，實現數據分類；本發明將傳統方案與量子算法相結合，發揮量子計算的優勢，提高支持向量機在處理復雜問題的訓練速度并保證計算準確性，從而突破傳統方案的瓶頸問題。

本發明授權一種文本分類方法、圖像分類方法在權利要求書中公布了：1.一種文本分類方法，其特征在于：包括： 利用量子特征映射，將待分類的文本數據存儲在量子態Ux|0中，制備得到量子態|ψ1； 由矩陣求逆的量子電路對SVM的優化問題進行求解制備得到量子態|ψ0，所述SVM的優化問題根據待分類的文本數據確定得到； 按照下式制備得到以下量子態： 采用Hadamard門對制備得到的量子態進行測量，根據測量結果，得到待分類的文本數據的分類結果；所述測量結果為估計1出現的概率，若估計1出現的概率低于0.5，則待分類的文本數據被歸類為+1；相反，則待分類的文本數據被歸類為-1； 所述的矩陣求逆的量子電路包括兩個量子寄存器系統和處于|0態的輔助比特系統； 所述的矩陣求逆的量子電路對SVM的優化問題進行求解，包括以下步驟： 將SVM的優化問題轉化為等價的線性代數問題，得到SVM的最小二乘近似，表示為矩陣F； 根據待分類的文本數據，選擇核函數； 將矩陣F擴充到2M維，表示為矩陣定義酉矩陣酉矩陣中的一個酉算子存儲矩陣信息； 準備兩個量子寄存器系統，分別記為a和s，并初始化為量子態|0a、|1,ys； 增加一個輔助比特，并處于|0態；在輔助比特上作用一系列單比特旋轉門； 在兩個量子寄存器系統和一個輔助比特上交替作用受控的和表示酉矩陣的逆算子，制備得到量子態|ψ0； 所述一系列單比特旋轉門包括：Ryθ和Rzφ，表示為： 式中，θ、φ表示中間變量，eit表示復函數。

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南京信息工程大學，其通訊地址為：210044 江蘇省南京市寧六路219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”。