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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)申请的专利基于动态自适应损失的量子密钥分发参数优化方法及系统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：CN120710674B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511181345.6，技术领域涉及：H04L9/08；该发明授权基于动态自适应损失的量子密钥分发参数优化方法及系统是由汪付强;许启豪;赵微;吴晓明;吴成;张建强;马晓凤;郝秋赟;张鹏设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态自适应损失的量子密钥分发参数优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及量子密钥分发技术领域，提出了一种基于动态自适应损失的量子密钥分发参数优化方法及系统，获取待优化的量子密钥分发系统参数以及协议类型，并进行预处理；将预处理后的数据输入至训练后的QKD参数模型，输出优化后的量子密钥分发系统参数，对量子密钥分发系统进行优化配置以优化量子密钥的生成；其中，所述QKD参数模型训练过程中，基于各参数在不同迭代阶段对系统性能的实时贡献和梯度变化，在每一步的迭代过程中自动分配损失函数中的各项参数优化任务对应的权重，基于自适应权重更新每一步的损失函数进行迭代训练。通过引入动态自适应的损失权重分配机制，显著提升了QKD系统参数优化的精度与效率。

本发明授权基于动态自适应损失的量子密钥分发参数优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于动态自适应损失的量子密钥分发参数优化方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取待优化的量子密钥分发系统参数以及协议类型，并进行预处理； 将预处理后的数据输入至训练后的QKD参数模型，输出优化后的量子密钥分发系统参数，对量子密钥分发系统进行优化配置以优化量子密钥的生成； 其中，所述QKD参数模型训练过程中，基于各参数在不同迭代阶段对系统性能的实时贡献和梯度变化，在每一步的迭代过程中自动分配损失函数中的各项参数优化任务对应的权重，基于自适应权重更新每一步的损失函数进行迭代训练； QKD参数模型训练的整体损失函数，表示为： ； 其中，为在第t次训练迭代时，QKD参数优化模型的整体损失函数；分别为第i个任务以及第j个任务在第t次训练迭代时的权重；表示模型在任务i上的单任务损失函数； 基于各参数在不同迭代阶段对系统性能的实时贡献和梯度变化，在每一步的迭代过程中自动分配损失函数中的各项参数优化任务对应的权重，自适应更新权重的过程，包括如下步骤： 基于得到第i个任务的损失项，通过反向传播算法，获得对应任务的损失项的梯度，作为初始梯度； 对每个任务的初始梯度进行归一化处理； 基于任务上一次迭代的历史梯度，通过指数移动平均方法计算当前迭代的期望梯度； 基于设计的梯度平衡损失函数，根据得到的第i个任务的期望梯度，计算第i个任务的梯度差值作为梯度平衡损失； 基于第i个任务的梯度平衡损失，计算梯度平衡损失关于任务权重的梯度，并采用梯度下降法更新任务权重，得到更新后的整体损失函数中参数优化任务对应的权重。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)，其通讯地址为：250000 山东省济南市长清区大学路3501号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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