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龙图腾网获悉国际商业机器公司申请的专利基于先验知识的拓扑特征分类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：CN113287125B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：201980088680.8，技术领域涉及：G06N10/00；该发明授权基于先验知识的拓扑特征分类是由T·卡齐曼;L·霍瑞什;K·L·克拉克森;M·斯库兰特设计研发完成，并于2019-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于先验知识的拓扑特征分类在说明书摘要公布了：提供了关于复杂数据集的拓扑分类的技术。例如，本文所述的一个或多个实施例可包括一种系统，该系统可包括可存储计算机可执行组件的存储器。该系统还可以包括处理器，该处理器可操作地耦接到存储器，并且可以执行存储在存储器中的计算机可执行组件。计算机可执行组件可以包括量子计算组件，该量子计算组件可以将拉普拉斯矩阵的特征值编码到量子电路的量子态上的相位中。计算机可执行组件还可以包括经典计算组件，该经典计算组件通过测量该量子电路的辅助态使用贝叶斯学习算法来推断贝蒂数。

本发明授权基于先验知识的拓扑特征分类在权利要求书中公布了：1.一种用于拓扑分类的系统，所述系统包括： 存储器，存储计算机可执行组件； 经典处理器，可操作地耦接到所述存储器，并且执行存储在所述存储器中的所述计算机可执行组件，其中所述计算机可执行组件包括： 至少一个量子计算组件，所述量子计算组件可操作用于将特征值编码到量子电路的量子态上的相位中；以及 至少一个经典计算组件，所述经典计算组件通过测量所述量子电路的一个或多个辅助态使用贝叶斯学习算法推断一个或多个贝蒂数，所述至少一个经典计算组件包括至少一个贝叶斯组件，其中，所述至少一个贝叶斯组件基于一个或多个先验知识分布和一个或多个概率分布，生成一个或多个贝叶斯学习算法； 其中，所述一个或多个辅助态包括一个或多个第一量子门，所述一个或多个第一量子门将一个或多个变分参数并入所述量子计算中，其中变分参数表示贝叶斯风险参数和或优化协议中的目标分布的均值； 其中，所述至少一个经典计算组件将所述先验知识结合到经由条件概率推断所述一个或多个贝蒂数中； 其中，所述至少一个经典计算组件与所述一个或多个量子计算组件分享推断的所述一个或多个贝蒂数，以在由所述一个或多个量子计算组件执行的后续分析迭代中进一步细化一个或多个持续同调算法；以及 其中，在反馈回路中，由所述一个或多个量子计算组件实现的计算形成由所述一个或多个经典计算组件实现的一个或多个计算的基础，反之亦然，所述反馈回路重复迭代，直到达到关于所推断的贝蒂数的收敛和或达到由所述系统的用户定义的次数。

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