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龙图腾网恭喜北京中科弧光量子软件技术有限公司申请的专利基于量子援助的条件生成对抗神经网络的信号肽生成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118248229B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410357249.1，技术领域涉及：G16B40/10；该发明授权基于量子援助的条件生成对抗神经网络的信号肽生成方法是由崔国龙;杨昱升设计研发完成，并于2024-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于量子援助的条件生成对抗神经网络的信号肽生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于量子援助的条件生成对抗神经网络的信号肽生成方法，涉及基于量子计算的数据生成技术领域，本发明采用基于量子力学基本原理的全新的计算模式即量子计算，能够保证生成的信号肽的数据特征的质量，可以采用真实的量子计算机，并利用真实的量子计算机的巨大的希尔伯特空间和完全随机性，而且，可以生成不同类别如细菌和病毒特性的信号肽的数据特征。

本发明授权基于量子援助的条件生成对抗神经网络的信号肽生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于量子援助的条件生成对抗神经网络的信号肽生成方法，其特征在于，包括：S1、根据信号肽数据库，得到量子随机噪声；S2、将信号肽类别标签信息和量子随机噪声输入经典生成神经网络，生成假的信号肽的数据特征，所述假的信号肽的数据特征的维度与真实信号肽的数据特征的维度相同；S3、将假的信号肽的数据特征和假的信号肽对应的类别标签信息输入经典判别神经网络中，得到第一预测结果，将真实的信号肽的数据特征和真实的信号肽对应的类别标签信息输入经典判别神经网络中，得到第二预测结果；S4、将所述第一预测结果和所述第二预测结果组合成用于训练所述经典判别神经网络的第一损失函数，根据所述第一损失函数更新所述经典判别神经网络的参数；S5、当更新所述经典判别神经网络的参数的次数达到预设次数阈值后，将假的信号肽特征信息和假的信号肽特征信息对应的类别标签信息输入当前的经典判别神经网络中，得到预测结果，根据所述预测结果构建用于训练经典生成神经网络的第二损失函数，根据所述第二损失函数更新经典生成神经网络的参数，使所述当前的经典判别神经网络将所述假的信号肽特征信息判别为真；S6、返回执行S1，直至最新得到的经典判别神经网络不能判断出输入的是否为生成的假的信号肽特征信息；S7、利用最新得到的经典生成神经网络，结合所述量子随机噪声，生成信号肽的数据特征；根据信号肽数据库，得到量子随机噪声，包括：对信号肽数据库进行预处理，得到用于表征真实信号肽的特征信息；从信号肽数据库获取每个信号肽，基于one-hot编码，将每个信号肽编码为特征矢量，得到用于表征真实信号肽的特征信息；根据表征真实信号肽的特征信息，构造量子电路；测量所述量子电路中的所有量子比特，得到测量结果，将测量结果作为所述量子随机噪声。

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