基于GA-BP神经网络的连续变量量子密钥分发参数优化方法、系统、介质及电子设备

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基于GA-BP神经网络的连续变量量子密钥分发参数优化方法、系统、介质及电子设备
申请号:CN202510167392
申请日期:2025-02-15
公开号:CN120017260B
公开日期:2025-10-28
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于GA‑BP神经网络的连续变量量子密钥分发参数优化方法、系统、介质及电子设备;所述方法包括:从CV‑QKD系统中获取原始数据,归一化处理原始数据,获取归一化数据,将归一化数据划分为训练集和测试集;利用训练集建立BP神经网络;采用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,得到拟合效果最优的GA‑BP神经网络;利用测试集实现对GA‑BP神经网络的测试,获取测试好的GA‑BP神经网络;根据测试好的GA‑BP神经网络获取目标调制方差与对应的目标密钥率之间的映射关系,以基于映射关系使用二分法找出最优调制方差以及对应的最大密钥率;本发明减少了计算密钥率的复杂度,提高了CV‑QKD系统中的密钥率和传输距离。
技术关键词
BP神经网络 参数优化方法 密钥 遗传算法优化 QKD系统 电子设备 网络测试模块 变量 关系 参数优化系统 双曲正切函数 归一化模块 存储计算机程序 数据 网络优化 存储器
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