一种CMAS本征特性分析管理系统

本发明属于本征特性分析，具体是指一种cmas本征特性分析管理系统。

背景技术：

1、随着现代科技的飞速发展，特别是在航空航天、能源、汽车制造及国防工业等领域，对高性能材料的需求日益增长，cams以其优异的高温稳定性、高强度、低密度、良好的耐磨性和抗氧化性，成为理想的候选材料之一，然而，cmas复合材料的性能高度依赖于其复杂的微观结构和制备工艺，这给材料的设计、性能预测和优化带来了巨大的挑战；

2、但现有本征特性分析管理系统还存在一定的缺陷，现有的本征特性分析管理系统在处理cmas复合材料这类高维度、大数据量的特性分析任务时，计算速度受限，导致整个研发周期延长，难以满足快速迭代和即时反馈的需求，在特征识别与选择过程中，传统方法往往依赖于简化模型或者经验判断，难以精确捕捉到所有影响材料性能的关键变量，这可能导致分析结果的偏差，影响材料性能预测的准确性，为此，提出一种cmas本征特性分析管理系统。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种cmas本征特性分析管理系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种cmas本征特性分析管理系统，包括数据采集模块、数据处理模块、量子特征提取模块、量子特征分析模块和综合评估模块；

3、其中，所述特征分析模块具体运行方法，包括以下步骤：

4、a1：特征空间映射：根据数据处理模块处理后的数据向量通过量子编码转换为量子态，映射到量子态空间；

5、a2：量子特征向量提取：通过量子算法对映射后的数据进行降维，并从高维数据中提取出影响cmas材料性能的量子特征向量，形成低维的量子特征向量；

6、a3：量子特征向量选择：通过量子特征提取的量子特征向量和cmas材料性能之间的相关性进行评估，选择最具有影响力的量子特征向量，形成量子特征向量数据集；

7、a4：量子特征分析模型构建：根据量子特征向量数据集进行构建特征分析模型；

8、a5：量子特征分析模型训练：根据标记的量子特征数据集对构建的模型进行训练，通过量子态的动态演化调整模型参数。

9、其中，所述a1，根据数据处理模块处理后的数据集通过幅度编码进行量子态，假设数据集为x＝[x1,x2,...,xi]，划分为m个子集，第j个子集为xj＝[xj1,xj2,...,xjij]，对每个子集xj进行振幅编码映射到量子态|ψj>，实现公式为：

10、

11、在公式中，表示将子集xj中所有子集的数据值进行加权求和构建量子态，xjk表示子集xj中第k个数据点的值，|k>j表示量子基态，第j个维度的第k个的二进制，进行归一化，确保振幅编码的平方和为1。

12、其中，所述a2，通过量子算法对映射后的数据进行降维，通过厄米矩阵a的量子特征值问题，假设a|uk>＝λk|uk>，设一个量子寄存器为|0>，与量子特征向量|uk>缠绕形成初始态其中u为u＝eiat表示对小的t近似值a，通过傅里叶变换和测量辅助寄存器测量得到近似φ＝tλk，通过得到近似量子特征向量λk，表示为量子特征向量的近似相位，φ真实相位，通过相位得到近似量子特征向量和真实量子特征向量λk；

13、根据得到的量子特征向量大小进行排序，提取出对影响材料性能最大的量子特征向量。

14、其中，所述a3，通过量子特征提取的量子特征向量和cmas材料性能之间的相关性进行评估，通过量子互信息量进行评估每个量子特征向量与cmas材料性能指标之间的关系，实现公式为：

15、i(ρab)＝s(ρa)+s(ρb)-s(ρab)，

16、在公式中，i(ρab)表示系统a和b之间的量子互信息量，s(ρ)表示系统的熵，ρa和ρb分别表示系统a和b的约化密度矩阵，ρab表示系统a和b的联合密度矩阵，设为候选的量子特征向量集合，φy>表示性能指标的量子表征，根据得到量子互信息量进行排序进行量子特征向量选择形成量子特征向量数据集v，实现公式为：

17、v＝{|ψik>|i(ρab)≥θ,k＝1,...,k}，

18、在公式中，v表示选中的量子特征向量集合，|ψik>表示被选中的第k个特征向量，θ表示预设的阈值，k表示期望选择的量子特征向量数量。

19、通过量子编码和量子算法，能够高效地处理大量数据，并实现特征的快速提取，量子编码能够将数据映射到量子态空间，从而利用量子计算的并行性优势，加速数据处理过程，同时，量子算法能够在高维数据中提取出关键的量子特征向量，进一步提高了特征提取的准确性和效率。

20、其中，所述a4，根据量子特征向量数据集v进行构建量子特征分析模型，假设特征向量数据集为v＝|ψi>，设量子核函数为k(ψi,ψj)，通过量子态内积来近似实现公式为：

21、k(|ψi>,|ψj>)＝|<ψi|ψj>|2，

22、在公式中，k表示量子核函数，量化了|ψi>和|ψj>两个量子态之间的相似度，通过<ψi|ψj>的摸平方进行近似，反映了各量子态的重叠程度，从而构建量子特征分析模型；

23、通过量子特征向量和量子互信息量等方法，系统能够精确分析cmas材料的本征特性，并构建出有效的特征分析模型。

24、量子特征分析模型能够准确地描述量子特征向量与cmas材料性能之间的关系，通过量子互信息量的评估，能够量化各个特征向量对材料性能的影响程度，从而选择最具有影响力的特征向量

25、其中，所述a5，根据标记的量子特征数据集对构建的模型进行训练，通过量子态的动态演化调整模型参数，实现公式为：

26、θt+1＝θt-η·δθl(θ)，

27、在公式中，l(θ)表示损失函数，η表示学习率，δθl(θ)表示损失关于参数θ，θt+1和θt分别表示为在t次迭代更新后的参数值和第t次迭代时的参数值。

28、在模型训练过程中，通过量子态的动态演化来调整模型参数，实现模型的自适应优化，动态调整机制使模型能够更好地适应不同数据分布和特征变化，提高分析的准确性和可靠性

29、其中，所述数据采集模块通过部署的高度传感器和监控设备，根据cmas材料的测试需求设定采集频率和测量范围，实时进行数据采集并记录，对采集数据进行格式转换和初步整合传输至数据处理模块。

30、其中，所述数据处理模块接收数据采集模块数据进行通过量子算法加速数据清洗过程，去除无效、重复数据，通过量子编码对数据进行高效压缩，减少存储与处理所需的资源，根据量子密钥分发，对处理后的数据进行加密，对处理好的数据进行归一化传输至量子特征提取模块。

31、通过量子算法进行数据清洗和压缩，能够高效地处理大规模数据集，去除无效和重复数据，从而显著减少存储与处理所需的资源，这种高效的数据处理能力能够更快速地分析cmas材料的本征特性

32、其中，所述综合评估模块根据量子特征分析的结果，对材料的多个关键性能指标进行加权综合评估。

33、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

34、1、为了解决传统材料性能分析过程中存在的计算效率低下和特征识别不准确问题，本发明通过特征空间映射的幅度编码将数据高效转换为量子态，映射至量子态空间，大大加快了数据处理速度，同时，量子态的高维度特性有助于保持原数据，减少信息损失；

35、2、本发明通过量子特征提取根据量子算法厄米矩阵解决特征值问题，实现了对高维数据的快速降维，有效提取出影响材料性能的关键量子特征向量，极大地提高了处理效率，通过近似量子特征值和特征向量的提取，能够更精确地捕捉影响cmas材料性能的关键因素，提高了提取量子特征向量的精确性；

36、3、本发明通过量子互信息量评估量子特征向与材料性能的相关性，实现cmas关键特征的有效识别和选择，通过相关性排序输出的量子特征向量集，更准确的反应材料性能的变化趋势，提高了精确性和预测精度；

37、4、本发明通过量子核函数构建的特征分析模型，通过量子态内积衡量特征向量间的相似度，有效提高了特征分析模型对材料特征的预测能力和对复杂数据结构的处理能力，通过量子态的内积衡量相似度，提高了模型对于复杂材料特性的拟合精度；通过量子态的动态演化对模型参数进行调整实现对模型快速优化，快速响应训练过程中的反馈，通过损失函数的量子态调整，提高了模型在训练过程中的高效性和稳定性，对材料进行高效和准确的分析。