量子支持向量机的数据处理方法、存储介质及相关设备技术

本发明专利技术提供一种量子支持向量机的数据处理方法、存储介质及相关设备，可应用于金融领域或其他领域。该方法包括：通过数据预处理方法将原始数据转换为适合量子计算机学习处理的形式，得到量子数据；通过量子支持向量机算法，将量子数据映射到预设维度的量子特征空间中，使用量子计算机进行分类超平面或决策边界的计算，得到预测结果；根据预测结果，结合实际情况进行分析判断；也即，将量子计算机与机器学习技术相结合，利用量子计算机的并行处理能力和量子态叠加的优势来处理预设维度数据，提高机器学习的效率和准确性，能够为用户提供更加有效、准确、实用的数据趋势预测和分析服务。实用的数据趋势预测和分析服务。实用的数据趋势预测和分析服务。

【技术实现步骤摘要】
量子支持向量机的数据处理方法、存储介质及相关设备


[0001]本专利技术属于数据处理
，更具体的说，尤其涉及一种量子支持向量机的数据处理方法、存储介质及相关设备。

技术介绍

[0002]在传统机器学习中，PCA(Principal ComponentAnalysis，主成分分析)和SVM(SupportVectorMachines，支持向量机)等算法被广泛应用于处理数据，如价格、交易量、财务数据等。但是传统机器学习方法存在处理非线性分类和回归问题时，其准确性和泛化能力有限，以及，预测时，需要对整个数据集进行遍历，导致预测效率低下的问题。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种量子支持向量机的数据处理方法、存储介质及相关设备，用于利用量子计算机的并行处理能力和量子态叠加的优势来处理预设维度数据，提高机器学习的效率和准确性。
[0004]本申请第一方面一种量子支持向量机的数据处理方法，包括：
[0005]通过数据预处理方法将原始数据转换为适合量子计算机学习处理的形式，得到量子数据；
[0006]通过量子支持向量机算法，将所述量子数据映射到预设维度的量子特征空间中，使用所述量子计算机进行分类超平面或决策边界的计算，得到预测结果；
[0007]根据所述预测结果，结合实际情况进行分析判断。
[0008]可选的，所述数据预处理方法，包括：
[0009]利用量子主成分分析算法对所述原始数据进行降维处理。
[0010]可选的，所述数据预处理方法，还包括：
[0011]对所述原始数据进行清洗、过滤、归一化处理。
[0012]可选的，在所述根据所述预测结果，结合实际情况进行分析判断之后，还包括：
[0013]根据分析判断结果，对所述量子主成分分析算法的参数进行调整。
[0014]可选的，所述通过量子支持向量机算法，将所述量子数据映射到预设维度的量子特征空间中，使用所述量子计算机进行分类超平面或决策边界的计算，得到预测结果，包括：
[0015]将所述量子数据输入到依据所述量子支持向量机算法训练的预测模型中，得到预测结果；
[0016]其中，所述预测模型将所述量子数据映射到预设维度的量子特征空间中，使用量子计算机进行分类超平面或决策边界的计算。
[0017]可选的，在所述将所述量子数据输入到依据所述量子支持向量机算法训练的预测模型中，得到预测结果之后，还包括：
[0018]根据分析判断结果，对所述量子支持向量机算法中的相应参数进行调整；其中，所
述分析判断结果为根据所述预测结果，结合实际情况进行分析判断的结果。
[0019]可选的，所述量子支持向量机算法包括：量子主成分分析算法、量子特征映射算法、量子核函数算法和量子优化算法；
[0020]所述量子支持向量机算法在训练阶段，首先，通过所述量子特征映射算法，将训练数据样本映射到所述预设维度的量子特征空间；接着，通过所述量子核函数算法在量子计算中计算核函数的结果以及通过所述量子主成分分析算法进行降维；最后，利用所述量子优化算法，优化在所述量子特征空间中分类超平面或决策边界；
[0021]所述量子支持向量机算法在预测阶段，首先，使用所述训练阶段得到的分类超平面或决策边界，将测试数据样本映射到所述预设维度的量子特征空间中，并在所述预设维度的量子特征空间中进行分类；接着，通过计算所述测试数据样本与分类超平面或决策边界的相对位置，将所述测试数据样本进行分类预测，得到分类结果；最后，将所述分类结果转换回经典计算结果，得到最终的预测结果。
[0022]本申请第二方面公开了一种量子支持向量机的数据处理系统，包括：
[0023]预处理模块，用于通过数据预处理方法将原始数据转换为适合量子计算机学习处理的形式，得到量子数据；
[0024]量子支持向量机算法模块，用于通过量子支持向量机算法，将所述量子数据映射到预设维度的量子特征空间中，使用量子计算机进行分类超平面或决策边界的计算，得到预测结果；
[0025]结果分析模块，用于根据所述预测结果，结合实际情况进行分析判断。
[0026]本申请第三方面公开了一种电子设备，包括：
[0027]一个或多个处理器；
[0028]存储装置，其上存储有一个或多个程序；
[0029]当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器实现如本申请第一方面中任一项所述的量子支持向量机的数据处理方法。
[0030]本申请第四方面公开了一种存储介质，其上存储有计算机程序，其中，计算机程序被处理器执行时实现如本申请第一方面中任一项所述的量子支持向量机的数据处理方法。
[0031]从上述技术方案可知，本专利技术提供的一种量子支持向量机的数据处理方法，包括：通过数据预处理方法将原始数据转换为适合量子计算机学习处理的形式，得到量子数据；通过量子支持向量机算法，将量子数据映射到预设维度的量子特征空间中，使用量子计算机进行分类超平面或决策边界的计算，得到预测结果；根据预测结果，结合实际情况进行分析判断；也即，将量子计算机与机器学习技术相结合，利用量子计算机的并行处理能力和量子态叠加的优势来处理预设维度数据，提高机器学习的效率和准确性；同时，在处理大规模数据时，保持效率高、准确性高、满足实际应用需求；也即，具有更高的预测准确性、更快的预测速度、更好的数据处理能力和更高的数据利用率等优点，能够为用户提供更加有效、准确、实用的数据趋势预测和分析服务。
附图说明
[0032]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术
的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0033]图1是本专利技术实施例提供的一种量子支持向量机的数据处理方法的流程图；
[0034]图2是本专利技术实施例提供的另一种量子支持向量机的数据处理方法的流程图；
[0035]图3是本专利技术实施例提供的另一种量子支持向量机的数据处理方法的流程图；
[0036]图4是本专利技术实施例提供的一种量子支持向量机的数据处理系统的示意图；
[0037]图5是本专利技术实施例提供的一种电子设备的示意图。
具体实施方式
[0038]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0039]在本申请中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种量子支持向量机的数据处理方法，其特征在于，包括：通过数据预处理方法将原始数据转换为适合量子计算机学习处理的形式，得到量子数据；通过量子支持向量机算法，将所述量子数据映射到预设维度的量子特征空间中，使用所述量子计算机进行分类超平面或决策边界的计算，得到预测结果；根据所述预测结果，结合实际情况进行分析判断。2.根据权利要求1所述的量子支持向量机的数据处理方法，其特征在于，所述数据预处理方法，包括：利用量子主成分分析算法对所述原始数据进行降维处理。3.根据权利要求2所述的量子支持向量机的数据处理方法，其特征在于，所述数据预处理方法，还包括：对所述原始数据进行清洗、过滤、归一化处理。4.根据权利要求2所述的量子支持向量机的数据处理方法，其特征在于，在所述根据所述预测结果，结合实际情况进行分析判断之后，还包括：根据分析判断结果，对所述量子主成分分析算法的参数进行调整。5.根据权利要求1所述的量子支持向量机的数据处理方法，其特征在于，所述通过量子支持向量机算法，将所述量子数据映射到预设维度的量子特征空间中，使用所述量子计算机进行分类超平面或决策边界的计算，得到预测结果，包括：将所述量子数据输入到依据所述量子支持向量机算法训练的预测模型中，得到预测结果；其中，所述预测模型将所述量子数据映射到预设维度的量子特征空间中，使用量子计算机进行分类超平面或决策边界的计算。6.根据权利要求5所述的量子支持向量机的数据处理方法，其特征在于，在所述将所述量子数据输入到依据所述量子支持向量机算法训练的预测模型中，得到预测结果之后，还包括：根据分析判断结果，对所述量子支持向量机算法中的相应参数进行调整；其中，所述分析判断结果为根据所述预测结果，结合实际情况进行分析判断的结果。7.根据权利要求5所述的量子支持向量机的数据处理方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏方兴，杨周琴，季铖，姚红艳，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：