公开(公告)号：CN116644778A

公开(公告)日：2023-08-25

申请号：CN202310674764.8

申请日：2023-06-08

Applicant: 中南大学

Inventor： 石金晶 ,  陈添 ,  廖佳 ,  袁冰洁 ,  肖子萌 ,  施荣华

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N10/20 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82

Abstract: 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。

公开(公告)号：CN116739100B

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202310845001.5

申请日：2023-07-11

Applicant: 中南大学

Inventor： 石金晶 ,  肖子萌 ,  王雯萱 ,  廖佳 ,  袁冰洁 ,  陈添

IPC: G06N10/70 ,  G06N10/20 ,  G06N3/08 ,  G06F11/3668 ,  G06F21/57

Abstract: 本发明公开了一种量子神经网络的漏洞检测方法，包括获取原始输入数据和初始量子神经网络模型，通过编码处理，构建量子态数据集；通过计算梯度方向，确定对抗样本搜索的优化目标；通过模型的量子态纠缠覆盖率计算方法，确定量子纠缠覆盖率的优化目标；定义联合优化目标，同时通过优化处理，生成目标扰动算子；采用初始网络模型和目标扰动算子，完成模型的漏洞检测；本发明还公开了一种自动驾驶漏洞检测方法，包括获取自动驾驶系统在行驶场景下的环境图像数据、自动驾驶系统适用的初始量子神经网络模型；通过量子神经网络的漏洞检测方法进行训练；采用训练结果完成自动驾驶系统的漏洞检测。漏洞检测方法可靠性提升，自动驾驶的可靠性也得到提高。

公开(公告)号：CN116630337B

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202310727491.9

申请日：2023-06-20

Applicant: 中南大学 ,  成都信息工程大学

Inventor： 石金晶 ,  袁冰洁 ,  陆玉虎 ,  肖子萌

IPC: G06T7/10 ,  G06T5/10 ,  G06N10/60

Abstract: 本发明公开了一种基于Grover算法的肺部CT图像分割方法，包括获取待分割的肺部CT灰度图像，通过构建无向加权图，将灰度图像的待分割问题转换为最大切割Max‑Cut问题；构建Max‑Cut问题目标函数，采用量子方法将最大切割Max‑Cut问题转换为多项式最值求解的问题；通过Grover算法进行多项式最大值求解；采用求解得到的最大值，通过设置阈值的方法，获取图像分割方案，完成对肺部CT灰度图像的分割处理；本发明方法充分利用量子系统的并行计算优势，能够在一次计算中处理多个计算结果，显著地提高了分割的实时性；而且本发明方法的通用性好、适用性广泛、计算效率提高。

公开(公告)号：CN116739100A

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202310845001.5

申请日：2023-07-11

Applicant: 中南大学

Inventor： 石金晶 ,  肖子萌 ,  王雯萱 ,  廖佳 ,  袁冰洁 ,  陈添

IPC: G06N10/70 ,  G06N10/20 ,  G06N3/08 ,  G06F11/36

Abstract: 本发明公开了一种量子神经网络的漏洞检测方法，包括获取原始输入数据和初始量子神经网络模型，通过编码处理，构建量子态数据集；通过计算梯度方向，确定对抗样本搜索的优化目标；通过模型的量子态纠缠覆盖率计算方法，确定量子纠缠覆盖率的优化目标；定义联合优化目标，同时通过优化处理，生成目标扰动算子；采用初始网络模型和目标扰动算子，完成模型的漏洞检测；本发明还公开了一种自动驾驶漏洞检测方法，包括获取自动驾驶系统在行驶场景下的环境图像数据、自动驾驶系统适用的初始量子神经网络模型；通过量子神经网络的漏洞检测方法进行训练；采用训练结果完成自动驾驶系统的漏洞检测。漏洞检测方法可靠性提升，自动驾驶的可靠性也得到提高。

公开(公告)号：CN116630337A

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202310727491.9

申请日：2023-06-20

Applicant: 中南大学

Inventor： 石金晶 ,  袁冰洁 ,  陆玉虎 ,  肖子萌

IPC: G06T7/10 ,  G06T5/10 ,  G06N10/60

Abstract: 本发明公开了一种基于Grover算法的肺部CT图像分割方法，包括获取待分割的肺部CT灰度图像，通过构建无向加权图，将灰度图像的待分割问题转换为最大切割Max‑Cut问题；构建Max‑Cut问题目标函数，采用量子方法将最大切割Max‑Cut问题转换为多项式最值求解的问题；通过Grover算法进行多项式最大值求解；采用求解得到的最大值，通过设置阈值的方法，获取图像分割方案，完成对肺部CT灰度图像的分割处理；本发明方法充分利用量子系统的并行计算优势，能够在一次计算中处理多个计算结果，显著地提高了分割的实时性；而且本发明方法的通用性好、适用性广泛、计算效率提高。