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基于模糊学习的量子度量学习方法
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发明专利
专利类型 -
未知
专利状态 -
2023114100593
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2023114100593 | 专利名称 | 基于模糊学习的量子度量学习方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06N 10/60 (2022.01),G06N 10/20 (2022.01),G06N 7/02 (2006.01),G06F 18/25 (2023.01),G06F 18/23213 (2023.01),G06N 3/04 (2023.01) |
| 申请人 | 成都信息工程大学 | 申请地址 | 四川省成都市西南航空港经济开发区学府路1段24号 |
| 发明人 | 张仕斌,黄晨猗,黄源源,昌燕,闫丽丽 | 申请日期 | 2023-10-27 |
| 下证状态 | 未知 | 更新时间 | 2026-09-23 17:33:30 |
| 专利摘要 | 本发明公开了一种基于模糊学习的量子度量学习方法，属于量子机器学习技术领域，包括以下步骤：获取输入特征转换为模糊集合；通过模糊组件处理模糊集合中的不确定性特征；整合原始特征和模糊信息，以减少数据中的不确定信息；将整合后的信息作为量子特征映射的输入进行量子度量学习。本发明中，通过设计的模糊组件，能够处理真实数据集中的不确定性特征，减少由于噪声等因素导致的数据不确定性和歧义，同时，还可以弥补数据预处理过程中可能遗失的部分有效信息，提高模型的鲁棒性，通过模糊组件，能够有效地抽取出高阶的潜在模糊特征，为数据的深层次信息提供了有力的补充，进一步增强了模型的识别与分类能力。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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