一种基于量子神经网络的水果成熟度检测方法

本发明公开了一种基于量子神经网络的水果成熟度检测方法，涉及水果成熟度技术领域，方法包括：获取针对待检测水果的全高光谱数据，对全高光谱数据进行预处理得到全高光谱数据对应的特征数据；通过量子旋转耦合编码法对特征数据进行处理得到量子态；通过预构建的基于xcas、zt结构以及M模块的量子神经网络模型对量子态进行处理得到待检测水果对应的成熟度预测结果。本发明基于xcas、zt结构以及M模块的量子神经网络模型，结合了量子卷积操作、量子池化操作以及量子测量等环节，能够高效地对量子态进行学习和处理，最终得到准确的成熟度预测结果。