CV-QKD系统后处理性能曲线回归方法、装置、设备、介质及产品

本发明提供一种CV‑QKD系统后处理性能曲线回归方法、装置、设备、介质及产品，该方法包括：构造多矩阵SNR‑FER性能数据集；对多矩阵SNR‑FER性能数据集进行标准化处理；构建神经网络模型；选择损失函数和优化器；利用多矩阵SNR‑FER性能数据集，根据选择的损失函数和优化器，对构建的所述神经网络模型进行训练、调参和性能评估；将训练完成并满足性能要求的神经网络模型导出并部署应用至CV‑QKD系统中。本发明在拟合精度与生成效率方面表现更加优越，尤其适用于大规模数据处理场景。所构建的神经网络模型具有良好的泛化能力，能够在不同实验配置与信道条件下稳定运行，便于在实际CV‑QKD系统中集成与部署。