基于量子深度学习的数据处理方法及系统

本申请公开了基于量子深度学习的数据处理方法及系统，包括：实时采集生产设备的传感器数据、设备日志及环境参数，并通过采集到的数据构建多维时序数据集；通过可调谐量子编码器将多源数据映射为量子比特的叠加态，以融合不同设备同一时间的运行数据；构建量子安全检测模型。本发明在实施的时候，工业级量子编码：可调谐量子编码器支持多源异构数据的统一量子态编码，如标量、时序、图像，编码效率也得到了显著的提升；量子异常评分机制：量子异常评分层基于量子态纠缠与测量结果，量化设备状态偏离程度，检测精度得到显著提升；安全阈值优化：结合量子贝叶斯网络预测设备性能衰减趋势，动态修正安全阈值范围。