基于量子近似优化的温湿度传感器数据高维特征压缩方法

本发明公开了基于量子近似优化的温湿度传感器数据高维特征压缩方法包括，输入温湿度传感器时序数据矩阵并进行量子纠缠编码，生成量子态；基于量子态构建量子近似优化算法的变分量子电路，通过遗传算法动态更新电路参数，得到输出量子态；对输出量子态进行投影测量，生成候选特征子集，并通过量子干涉更新遗传算法种群，执行动态交叉操作生成新特征子集；利用量子梯度计算变异概率，执行自适应变异操作，优化特征子集；通过量子纠缠编码和量子干涉捕捉温湿度数据特征间的非线性关系，结合动态参数优化和量子梯度变异，实现高噪声环境下的鲁棒特征选择，提升特征压缩效率和精度，适用于物联网场景下的高维数据处理。