量子启发的主动学习式缺陷检测样本标注方法

本发明涉及样本标注技术领域，尤其涉及一种量子启发的主动学习式缺陷检测样本标注方法，所述方法可减少人工标注量、降低标注成本；具体的，通过统一流程设计平衡样本代表性与不确定性，首先基于哈密顿算符聚类得到中心簇集合，其次计算量子纠缠程度筛选代表性样本集，结合虚时间演化与薛定谔方程处理剩余未标记样本集，融合结果得到待标注样本集，无需区分预算场景，可自适应优化样本选择，提升标注效率，有效解决策略单一化问题；此外，通过自监督学习将样本映射为量子态，基于哈密顿算符优化聚类精度，利用量子纠缠量化样本关联，借助虚时间演化与薛定谔方程捕捉不确定性，可提升标注样本质量，解决经典框架的表征局限问题。