一种基于量子机器学习的量子异常追溯检测方法

本发明公开一种基于量子机器学习的量子异常追溯检测方法，应用于数据处理技术领域，本发明采集量子云码全链路流转数据，含赋码设备编号、时间戳等关键信息。经数据清洗与特征提取构建标准化特征向量，依托量子机器学习框架，选量子支持向量机算法并优化量子门线路，训练异常检测模型。模型实时接入数据流，识别非法赋码等异常并追溯源头，生成预警与溯源报告。结合行业需求划分异常等级，生成分级预警与溯源方案，联动平台生成协同管控策略，最终综合处理多类信息，输出含检测准确率等指标的评估信息。