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公开(公告)号：CN118981695A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411475238.X
申请日：2024-10-22
申请人： 南京信息工程大学
IPC分类号： G06F18/2415 , G01W1/10 , G01W1/02 , G01W1/18 , G06F18/2431 , G06F18/2131 , G06N5/045 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/082 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06F123/02
摘要： 本发明提供了一种基于可解释深度学习的天气预测方法，包括以下步骤：步骤1，对天气数据集进行数据预处理；步骤2，根据领先指标对预处理完成的数据进行对齐，建立天气预测模型，将天气数据集输入天气预测模型，对模型进行训练，得到初步天气预测结果，对预测结果进行细化；步骤3，基于天气预测模型完成可解释性分析；本发明方法显著提升了气象预测的准确性和模型的可解释性，为气象预测领域提供了一种创新、可靠的技术支持，有助于提高预测结果的可信度，增强决策者和公众对天气预报的信任。
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公开(公告)号：CN116051597B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202310080490.X
申请日：2023-02-08
申请人： 南京信息工程大学
IPC分类号： G06T7/207
摘要： 本发明公开了一种视频中的量子移动目标分割方法、装置及存储介质，涉及量子计算和量子视频处理技术领域，包括：组合图像，获得第一量子视频；复制第一量子视频，得到第二量子视频，将第二量子视频存储于辅助量子比特中；分别将第一量子视频和第二量子视频进行移动目标分割处理，得到第一结果视频和第二结果视频；将第一结果视频和第二结果视频进行二值化，并将二值化后的第一结果视频和第二结果视频进行与运算，得到第三结果视频；对第三结果视频进行测量，使其塌缩至确定态。本发明有效解决了经典数字视频处理的实时性问题和现有的量子分割算法无法实现的问题，可以对视频中的运动目标进行快速准确地分割，大大提高了处理速度。
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公开(公告)号：CN114638845B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202210275476.0
申请日：2022-03-21
申请人： 南京信息工程大学
摘要： 本发明公开了一种基于双阈值的量子图像分割方法、装置及存储介质，其方法包括：获取灰度数字图像，并制备相应的NEQR量子图像；设置高阈值以及低阈值，并构建高阈值量子分割电路、低阈值量子分割电路以及高低阈值间量子分割电路；构建比较器，并基于比较器将NEQR量子图像的每个像素划分为灰度值大于等于高阈值的像素、灰度值小于低阈值的像素以及灰度值大于等于低阈值且小于高阈值的像素；通过高阈值量子分割电路、低阈值量子分割电路以及高低阈值间量子分割电路分别对灰度值大于高阈值的像素、灰度值小于低阈值的像素以及灰度值大于等于低阈值且小于等于高阈值的像素进行分割；本发明复杂较低，同时能够得到准确清晰的分割图。
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公开(公告)号：CN117521830A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311522140.0
申请日：2023-11-15
申请人： 南京信息工程大学
摘要： 本发明提供一种基于量子电路的量子态分析方法及系统，涉及量子计算和量子信息领域。该基于量子电路的量子态分析方法，包括接收目标量子态和参数，并设置相关参数；将目标量子态输入到预设的量子电路中，获取目标量子态信息；设置初始区间，通过目标量子态信息进行二分搜索来更新区间和量子电路中的U门；根据二分搜索的结果提取特征值和特征向量。本发明方法只使用了单个辅助量子比特，降低了所需量子资源，并且增强了中等规模量子计算设备求解量子特征的可行性。
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公开(公告)号：CN117436534A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311489308.2
申请日：2023-11-10
申请人： 南京信息工程大学
IPC分类号： G06N10/20
摘要： 本发明公开一种基于随机量子电路的基态能量估计方法，属于量子计算和量子信息处理技术领域；一种基于随机量子电路的基态能量估计方法包括：S1，输入量子态ρ、哈密顿量H、参数Δ、∈、h以及δ，并设置参数Q和T；S2，基于S1中输入的参数，来计算旋转门参数；S3，基于S1的输入的参数，来构造随机采样概率分布；S4，基于S1、S2设置的参数以及S3的采样概率分布，来执行二分搜索，随机选取酉算子并构造量子电路，然后更新区间和酉算子，之后处理计算结果λ，多次重复搜索过程，从多个计算结果之中选取最小值作为基态能量的估计值；给出实用且高效的量子基态能量估计方案，利用随机采样的方法来显著降低计算资源，尤其是减少了量子电路的深度。
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公开(公告)号：CN117252257A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311387937.4
申请日：2023-10-24
申请人： 南京信息工程大学
IPC分类号： G06N5/02 , G06N5/04 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了基于路径掩码与元学习的知识图谱小样本关系推理方法，将知识图谱中的关系分为大样本关系和小样本关系；构成目标封闭子图；将目标封闭子图进行实体标记；形成掩码子图；利用图神经网络对掩码子图进行编码；通过元学习的方式利用查询集训练自适应损失函数，利用梯度下降法对图神经网络的参数进行更新；将知识图谱小样本关系中的目标实体输入至训练之后的图神经网络，预测目标实体间的关系。本发明通过基于路径掩码的方法防止图神经网络过度依赖特定的子图模式，使图神经网络更好地捕捉数据中的关键特征和模式，提高图神经网络在归纳式推理任务上的泛化性能；更关注难以预测的小样本关系，提高图神经网络在小样本关系预测上的准确度。
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公开(公告)号：CN113673863B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202110953626.4
申请日：2021-08-19
申请人： 南京信息工程大学
摘要： 本发明公开了一种基于量子天牛须算法的电力系统经济调度方法，包括如下步骤：(1)初始化天牛须位置和初始值；(2)将量子行为的搜索机制引入到天牛须算法中，在天牛须位置周围建立Delta量子势阱，形成量子天牛须算法；(3)以发电机组最小总发电功率值为目标函数，建立电力系统经济调度模型；(4)系统经济调度模型在约束条件下基于量子天牛须算法进行寻优，利用最优解计算发电机组最小发电成本和最少污染物排放组合。本发明将量子行为的搜索机制引入到天牛须算法中，在天牛须位置周围建立量子Delta势阱，利用量子理论的概率性和不确定性，有效加快收敛速度，克服了传统搜索方法容易陷入局部最优的缺点，提高搜索结果的准确性。
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公开(公告)号：CN115311315A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210851312.8
申请日：2022-07-19
申请人： 南京信息工程大学
摘要： 本发明公开了一种基于局部自适应阈值的量子图像分割方法，具体涉及量子计算和量子图像处理技术领域，采用NEQR量子图像表述模型、局部自适应阈值、量子比较器、量子减法器和量子二值化电路实现对量子图像进行分割，涉及一种基于局部自适应阈值的量子图像分割方法。本发明采用NEQR量子图像表示模型表示量子图像，为了解决经典数字图像处理的实时性问题和现有的量子分割算法无法分割含有不均匀光照图像的问题，采用局部自适应阈值，利用量子循环移位操作、量子减法器、量子比较器和量子二值化电路对图像进行分割。与经典图像分割算法相比，我们的算法有指数级的加速，由此我们可以对含有不均匀光照的量子图像进行较好的分割。
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公开(公告)号：CN114819343A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210441352.5
申请日：2022-04-25
申请人： 南京信息工程大学
摘要： 本发明公开了一种基于TrellisNet和注意力机制的新闻驱动股票指数预测方法,包括步骤如下：获取相关股票指数的历史新闻数据和交易数据；将非结构化新闻数据转换为结构化的情感指数数据；将结构化的新闻情感指数数据与股票指数交易数据按照交易日期进行数据融合，并进行归一化处理，构造数据集；构建TrellisNet和注意力机制神经网络预测模型，并利用测试数据集对预测模型进行测试修正；将待预测日的新闻情感指数数据和待预测日前一日的股票指数数据作为输入，用训练好的预测模型进行预测，得到待预测股票指数的涨跌情况。本发明通过对相关指数新闻的情感进行量化分析，能提高股票指数的预测准确度，预测股票指数的未来趋势。
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