[发明专利]一种基于随机森林算法的量子密钥分发参数优化方法有效
| 申请号： | 201911058422.3 | 申请日： | 2019-11-01 |
| 公开（公告）号： | CN110798314B | 公开（公告）日： | 2023-02-24 |
| 发明（设计）人： | 王琴;丁华建;蒋庆庆;张春梅 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | H04L9/08 | 分类号： | H04L9/08 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 张玉红 |
| 地址： | 210023 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及量子通信领域，提供了一种基于随机森林算法的量子密钥分发参数优化方法。在有限数据长的情况下，经全局优化的参数能显著提高实际诱骗态QKD系统的安全码率。传统的局部搜索算法可以用来寻找最优参数，但是它们一般会消耗较多的时间资源和计算资源，无法满足高速QKD系统实时参数优化和大型量子通信网络资源优化配置的需求。本发明利用原始数据预先训练一个随机森林模型，而后利用它直接预测最优参数，可以根据当前系统配置快速准确地预测出待优化的传输参数，大大加快了参数优化过程。数值仿真证明，我们的方法相比于传统搜索算法时间成本更低，并且有着较高的预测精度，在高速QKD系统和未来大规模量子通信网络中有良好的应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 随机 森林 算法 量子 密钥 分发 参数 优化 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于随机森林算法的量子密钥分发参数优化方法，其特征在于：所述优化方法使用多输入多输出随机森林(RF，random forest)来预测任意给定系统条件下量子密钥分发(QKD，Quantum Key Distribution)系统的最佳强度和发送概率，在训练过程中，将一系列表示为
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