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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利一种量子密钥分发采样值预测方法、设备及介质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：CN121524999B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202610042757.X，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种量子密钥分发采样值预测方法、设备及介质是由毛宜钰;黎晶;李文军;胡昌华;钟海设计研发完成，并于2026-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种量子密钥分发采样值预测方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明属于机器学习技术领域，具体涉及一种量子密钥分发采样值预测方法、设备及介质，本发明方法包括如下步骤：模拟有限采样带宽的信号生成，对信号进行采样，采用采样结果构建数据集；数据预处理，对输入特征进行多项式特征映射和标准化处理，得到训练集；构建峰值回归模型，所述峰值回归模型包括嵌入层、多层transformer编码器和回归解码模块；基于训练集对峰值回归模型进行训练，得到采样值预测模型；将信号峰值失真的信号输入采样值预测模型，实现采样值预测。本发明预测精度更高，计算效率更优秀且不依赖模数转换器硬件补偿模块即可实现信号还原。

本发明授权一种量子密钥分发采样值预测方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种量子密钥分发采样值预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：模拟有限采样带宽的信号生成，对信号进行采样，采用采样结果构建数据集； S2：数据预处理，对输入特征进行多项式特征映射和标准化处理，得到训练集； S3：构建峰值回归模型，所述峰值回归模型包括嵌入层、多层transformer编码器和回归解码模块； S4：基于训练集对峰值回归模型进行训练，得到采样值预测模型； S5：将信号峰值失真的信号输入采样值预测模型，实现采样值预测； 在S2中，多项式特征映射为5阶多项式扩展，表达式如下： ； 其中，为原始的输入特征，为经过多项式扩展后的特征向量或者矩阵； 在S2中，标准化处理包括非线性变换增强和标准化，具体如下： 非线性变换增强：增加平方根和对数变换特征，表达式如下： ； 其中，为经过非线性变换后的特征向量，包括两个变换，一个为，即为取绝对值后的平方根，另外一个为，即为取绝对值后加1再取自然对数； 标准化：计算训练集均值和标准差，对输入特征进行归一化，表达式如下： ； 其中，为标准化后的特征，为合并后的7维特征矩阵，同时也是需要标准化的特征； 在S3中，嵌入层用于将7维输入特征映射至128维空间，嵌入层的表达式如下： ； 其中，为嵌入层的权重矩阵，，用于将7维输入特征映射到128维空间，为嵌入层的偏置向量，，为嵌入层的输出，同时也是多层transformer编码器的输入。

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