中移(苏州)软件技术有限公司;中国移动通信集团有限公司张润清获国家专利权
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龙图腾网获悉中移(苏州)软件技术有限公司;中国移动通信集团有限公司申请的专利相干伊辛机及其模型参数优化方法、装置、介质和产品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：CN120745864B 。
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：202511254410.3，技术领域涉及：G06N10/20；该发明授权相干伊辛机及其模型参数优化方法、装置、介质和产品是由张润清;钱岭;蔡敦波;徐利强设计研发完成，并于2025-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本相干伊辛机及其模型参数优化方法、装置、介质和产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种相干伊辛机及其模型参数优化方法、装置、介质和产品，该方法包括：构建初始训练种群；初始训练种群包括多个配置不同参数组合的量子神经网络QNN实例；基于进化优化算法，对初始训练种群进行迭代更新，得到达到收敛条件时对应的目标训练种群；确定目标训练种群中的最优QNN实例，并获取最优QNN实例的参数组合。本申请实施例针对相干伊辛机量子态存在的非连续性与不可微性问题，提出结合种群进化优化算法与相干伊辛机特性的解决方案：通过基于进化优化算法对训练种群中离散的QNN实例的参数进行迭代更新，同时利用相干伊辛机的并行计算优势高效求解最优参数组合，提升模型训练效率。
本发明授权相干伊辛机及其模型参数优化方法、装置、介质和产品在权利要求书中公布了：1.一种模型参数优化方法，其特征在于，应用于相干伊辛机，所述方法包括： 构建初始训练种群；所述初始训练种群包括多个配置不同参数组合的量子神经网络QNN实例； 基于进化优化算法，对所述初始训练种群进行迭代更新，得到达到收敛条件时对应的目标训练种群； 确定所述目标训练种群中的最优QNN实例，并获取所述最优QNN实例的参数组合； 其中，所述基于进化优化算法，对所述初始训练种群进行迭代更新，得到达到收敛条件时对应的目标训练种群，包括： 计算当前的训练种群中各QNN实例的适应度结果，并判断是否达到收敛条件； 若否，则基于所述训练种群中各QNN实例的适应度结果，采用进化优化算法更新所述训练种群，并返回所述计算当前的训练种群中各QNN实例的适应度结果的步骤； 若是，则确定当前的训练种群为目标训练种群。
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中移(苏州)软件技术有限公司;中国移动通信集团有限公司，其通讯地址为：215163 江苏省苏州市高新区昆仑山路58号1幢中移软件园；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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