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龙图腾网获悉中南大学申请的专利量子同态神经网络的构建方法及加密图像分类方法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：CN116644778B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202310674764.8，技术领域涉及：G06N3/04；该发明授权量子同态神经网络的构建方法及加密图像分类方法是由石金晶;陈添;廖佳;袁冰洁;肖子萌;施荣华设计研发完成，并于2023-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本量子同态神经网络的构建方法及加密图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种量子同态神经网络的构建方法，包括设计并确定量子同态神经网络的编码方式的参数信息；对量子同态神经网络进行训练更新；将训练后的量子同态神经网络作为构建的量子同态神经网络。本发明还公开了一种包括所述量子同态神经网络的构建方法的加密图像分类方法。本发明能够在保证加密图像安全性的基础上，不降低分类预测的准确率；同时本发明利用量子同态加密和量子神经网络结合的特点，提高了数据处理的速度，而且提出的量子同态神经网络密钥和参数的更新策略能够增大攻击者攻击系统的困难性，进一步提高本发明的可靠性；因此本发明的可靠性高、准确性好且效率较高。

本发明授权量子同态神经网络的构建方法及加密图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种量子同态神经网络的构建方法，包括如下步骤： S1.设计并确定量子同态神经网络的编码方式的参数信息；具体包括如下步骤： 构建的量子同态神经网络包括编码器模块、加解密模块、同态拟设模块和测量模块； 所述编码器用于将经典数据编码为量子态；将图像数据采用振幅编码进行编码；所述的振幅编码表示为其中|φ为振幅编码后的量子态，i为二进制下标，xi为第i个量子态的振幅值，|i为二进制表示的量子态； 所述的加解密模块采用量子一次性填充方案；量子一次性填充方案由集合构成，其中Xa为X量子门，Zb为Z量子门，a为作用于X量子门的密钥，b为作用于Z量子门的密钥，n为密钥长度；明文量子态|φ被由X门和Z门组成的加密量子电路进行加密，得到密文量子态|ψ；加密过程表示为： 式中表示张量积；为作用在第i位量子比特上的X门；Zai为作用在第i位量子比特上的Z门； 所述的同态拟设模块的处理过程表示为其中为同态拟设模块的输出变量，L为量子门下标，Ui表示来自集合{RYθ,CNOT}的量子门，RYθ为参数为θ量子旋转门，CNOT为控制非门；首先，对量子比特应用RY门，并以设定角度旋转每个量子比特的相位；然后对所有的量子比特，同时采用若干个迭代k电路进行处理，得到最终的同态拟设模块的输出变量；所述的迭代k电路包括：对每个量子比特应用CNOT门，使量子比特产生纠缠；然后，对每个量子比特再次应用两个RY门进行旋转； 所述的测量模块的处理过程表示为其中E为测量模块的输出，为末态量子态，H为需要测量的哈密顿量，为同态拟设模块的输出变量，|φ为初态量子态； S2.基于步骤S1确定的参数信息，对量子同态神经网络进行训练更新； S3.将步骤S2得到的训练后的量子同态神经网络作为构建的量子同态神经网络。

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