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龙图腾网获悉中国标准化研究院申请的专利一种通过量子计算产业质量大数据的模型构建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：CN121032318B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511177507.9，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种通过量子计算产业质量大数据的模型构建方法是由康键;张蕾蕾;吴倩;高晓红;宋荷靓;张婧姝设计研发完成，并于2025-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种通过量子计算产业质量大数据的模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种通过量子计算产业质量大数据的模型构建方法，涉及产业产品质量检测技术领域，包括如下步骤：获取单光子探测器的暗计数稳定性标准以及历史暗计数稳定性质量数据，并获取生产设备的设备生产运行数据；得到标准质量数据以及标准运行数据；基于标准质量数据以及标准运行数据构建单光子探测器智能抽检模型；基于产品抽检参考方案构建抽检修正策略，并对单光子探测器进行抽检；本发明用于解决现有的产业产品质量检测技术在对单光子探测器产品的暗计数稳定性进行检测时，无法根据生产时的设备参数定位高不良风险的单光子探测器产品，进行有目的的精确抽检，从而降低检测成本以及售后成本的问题。

本发明授权一种通过量子计算产业质量大数据的模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种通过量子计算产业质量大数据的模型构建方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取单光子探测器的暗计数稳定性标准以及历史暗计数稳定性质量数据，并获取生产设备的设备生产运行数据； 基于历史暗计数稳定性质量数据以及设备生产运行数据进行第一数据处理，得到标准质量数据以及标准运行数据； 基于标准质量数据以及标准运行数据构建单光子探测器智能抽检模型，并得到产品抽检参考方案； 基于产品抽检参考方案构建抽检修正策略，并对单光子探测器进行抽检； 获取单光子探测器的暗计数稳定性标准以及历史暗计数稳定性质量数据，并获取生产设备的设备生产运行数据还包括如下子步骤： 对于第一批次中任意一个单光子探测器，记作第一单光子探测器；设置第一时间间隔为t1；以第一时间间隔采集生产第一单光子探测器时生产设备的输入电压，记作第一单光子探测器的生产电压信息； 重复获取第一批次所有单光子探测器的生产电压信息，记作第一批次的生产电压数据，重复获取批次1-n0的生产电压数据，得到设备生产运行数据； 基于历史暗计数稳定性质量数据以及设备生产运行数据进行第一数据处理，得到标准质量数据以及标准运行数据包括如下子步骤： 将设备生产运行数据中所有的输入电压按照max-min归一化方法进行归一化处理，将所有输入电压的大小映射到[0,1]，完成后得到归一设备运行数据； 将归一设备运行数据中的第一批次的第一单光子探测器的生产电压信息记作第一电压信息，将第一电压信息按照采集的时间顺序由远到近进行排序，记作第一生产电压序列； 对于第一生产电压序列中每个电压值，通过第一公式计算每个电压值对应的第一概率幅，并按照对应的顺序排列，得到第一概率幅序列；第一公式如下：，其中Ψi代表第i个电压值的第一概率幅，xi代表第i个电压； 基于第一概率幅序列以及第二公式构建第一纠缠矩阵CE，第二公式如下：，其中CEij代表第一纠缠矩阵的第i行第j列的元素，Ψj代表第j个电压值的第一概率幅； 获取第一纠缠矩阵的所有特征值的绝对值，并进行归一化处理，得到归一特征值序列，并根据第三公式计算第一单光子探测器的第一纠缠熵，第三公式如下：，其中λm代表归一特征值序列的第m个特征值，QCE代表第一纠缠熵，M代表归一特征值序列中特征值的总个数； 计算第一生产电压序列的均值以及标准差，按顺序分别记作AP以及AB，并根据第四公式计算第一单光子探测器对应的峭度，第四公式如下：，其中QD为峭度，n1为第一生产电压序列的电压值的总个数； 根据设备生产运行数据，重复获取所有单光子探测器对应的峭度，并按照max-min归一化方法进行归一化处理，将所有峭度的大小映射到[0,1]； 根据第一单光子探测器对应的归一化的峭度，生成第一单光子探测器对应的量子特征向量LR，其中，LR=[cosGD*π2，sinGD*π2]，GD为归一化后的QD； 重复获取所有单光子探测器对应的量子特征向量，记作特征向量数据，获取特征向量数据中第一批次的单光子探测器对应的量子特征向量的平均向量，记作第一平均向量DR1，并求取剩余的量子特征向量的平均向量，记作第二平均向量DR2；再求取DR1以及DR2的加权平均向量DR0，记作第一批次的平均特征向量，其中，DRO=q1*DR1+q2*DR2，q1以及q2为设置的权重系数； 根据第五公式计算第一单光子探测器对应的第二电压峭度，第五公式如下：，其中VFR为第二电压峭度； 根据第一批次的生产电压数据，重复获取第一批次中所有单光子探测器的第一纠缠熵以及第二电压峭度，完成后得到第一批次的第一运行数据； 重复获取所有批次的第一运行数据得到标准运行数据； 基于单光子探测器的暗计数稳定性标准，判断历史暗计数稳定性质量数据中每个单光子探测器的暗计数稳定性是否符合暗计数稳定性标准，若符合则标记为正常暗计数稳定性，若不符合则标记为异常暗计数稳定性； 对于批次中任意一个序号位置记作第一序号位置，获取历史暗计数稳定性质量数据的所有批次中第一序号位置的暗计数稳定性情况，并计算异常暗计数稳定性出现的概率，记作第一序号位置的历史异常率BYi，重复获取批次中所有序号位置的历史异常率，完成后得到第一质量数据； 获取每个单光子探测器的检测成本，记作CB0；并获取漏检异常暗计数稳定性造成的平均损失成本，记作CB1； 获取第一批次的异常暗计数稳定性的总个数记作YW，并将YW*CB0记作第一批次的最小检测损失成本，重复获取每个批次的最小检测损失成本，并与第一质量数据合并存储，记作标准质量数据； 基于标准质量数据以及标准运行数据构建单光子探测器智能抽检模型，并得到产品抽检参考方案包括如下子步骤： 将CU记作检测损失总成本，其中CU=CB0*V0+CB1*V1，V0为一个批次内抽检单光子探测器的数量，V1为一个批次内漏检异常暗计数稳定性的数量； 基于量子退火算法构建原始抽检模型，将最小化CU设置为模型核心目标；定义量子比特为σi∈{0,1}，其中σi=0代表不检测批次中第i个单光子探测器，σi=1代表检测批次中第i个单光子探测器；并构建哈密顿量，哈密顿量如下：，其中hi=q3*QCEi+q4*VFRi+q5*BYi，q3、q4以及q5为权重系数；Jij为耦合参数，Jij=q6*exp-|ti-tj|T0，q6为耦合强度系数，ti以及tj分别是第i个单光子探测器和第j个单光子探测器的生产时间； 设置最小抽检数量为Fmin，基于标准质量数据以及标准运行数据对模型的参数进行校准优化；并获取模型对每次批次的检测正确率，并记录最小检测正确率FM以及平均检测正确率FD，确保模型输出的抽检方案的平均检测正确率大于k1，完成后得到单光子探测器智能抽检模型，其中，k1为设置的漏检率阈值。

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