一种基于神经网络的量子过程层析方法、控制系统、存储介质及电子设备

本公开提供了一种基于神经网络的量子过程层析方法、控制系统、存储介质及电子设备，包括：获取测量的数据集；数据集输入至神经网络模型中得到预测矩阵；处理得到预测矩阵与预设的理想矩阵之间的保真度，判断是否满足预设的第一阈值；若是，将输出的预测矩阵来表征量子过程，若否，通过综合损失函数更新神经网络模型的参数；输入数据集得到更新的预测矩阵；通过构建神经网络模型对输入的数据集进行处理，使神经网络模型能从数据集中高效学习量子过程，从而更高效地恢复量子过程矩阵，减少对大量实验数据的依赖，减少了计算时间和资源需求，通过综合损失函数对神经网络模型进行参数更新，确保神经网络模型能够准确拟合数据集。