1.一种适配高维输入的量子模糊神经网络，其特征在于，包括：输入层、量子模糊特征提取模块、DNN特征提取模块、自适应特征融合模块和分类器模块；

所述输入层，接收高维数据，输入至量子模糊特征提取模块及DNN特征提取模块；所述高维数据为高维图像数据，从现有图像数据集中提取；

所述量子模糊特征提取模块，包括：

振幅编码层：对输入的高维数据进行预处理及振幅编码，输出量子态；

正向增强型链式纠缠层：对量子态进行纠缠与调制，使量子态相位一致；

参数化量子层：为每个量子比特配置参数化门序列，进行量子态变换与测量；

反向增强型链式纠缠层：增强两比特关联稳定性，优化量子态；

量子测量与模糊集映射层：进行量子测量及全连接映射，输出动态维度的量子模糊特征；

所述DNN特征提取模块，输入高维数据，基于QA‑HFNN的CNN全连接网络，调整各层维度，提取高维神经特征，以适配匹配量子模糊特征；

所述自适应特征融合模块，接收量子模糊特征及高维神经特征，采用权重融合策略，动态分配量子模糊特征与经典神经特征的权重，得到融合特征；

所述分类器模块，对融合特征进行Softmax分类，输出类别概率，通过交叉熵损失优化模型参数。

2.根据权利要求1所述的适配高维输入的量子模糊神经网络，其特征在于，所述振幅编码层，对输入的高维数据进行预处理，包括归一化和补零优化：所述归一化，对展平后的高维输入数据进行绝对值归一化，以满足振幅编码的概率分布要求：；

其中， 、 分别为输入数据的第 、元素，维度 ， 为第 元素的归一化值；

所述补零优化，计算最小量子比特数 ，将 补零至 维，得到，维度为 ，bsz为批次大小；

采用振幅编码器，将 映射为 个量子比特的量子态 ：；

其中， 为 位二进制量子态。

3.根据权利要求2所述的适配高维输入的量子模糊神经网络，其特征在于，所述正向增强型链式纠缠层：针对 个量子比特，构建正向相邻对闭环纠缠及相位调制结构，进行正向纠缠对遍历，依次处理相邻量子比特对（0,1）、（1,2）、…、（ , ）；

对于第 对相邻量子比特对（ ），单对纠缠与调制方法如下：通过CNOT门，控制比特 ，目标比特为 ，建立两量子比特的初始纠缠；

通过Rz门，作用于目标比特 ，引入可训练相位参数 ，调制目标比特的量子相位，增强两比特关联的稳定性，初始值初始值服从 均匀分布，通过反向传播进行优化；

通过CNOT门，控制比特 ，目标比特为 ，形成纠缠‑调制‑解纠缠闭环，使量子态相位保持一致。

4.根据权利要求3所述的适配高维输入的量子模糊神经网络，其特征在于，所述参数化量子层，定义QLayer子模块，为每个量子比特配置Rz→Ry→Rz参数化门序列：进行单量子比特变换，对第 个量子比特，依次应用 、 、 ，其中， 、 、为可训练参数，初始值服从 均匀分布。

5.根据权利要求4所述的适配高维输入的量子模糊神经网络，其特征在于，所述反向增强型链式纠缠层，针对 个量子比特，构建反向相邻对闭环纠缠及相位调制结构，进行反向向纠缠对遍历，依次处理相邻量子比特对（ ）、（ ）、…、（1,0）；

对于第 对相邻量子比特对（ ），单对纠缠与调制方法如下：通过CNOT门，控制比特 ，目标比特为 ，建立两量子比特的初始纠缠；

通过Rz门，作用于目标比特 ，引入可训练相位参数 ，调制目标比特的量子相位，增强两比特关联的稳定性， 初始值服从 均匀分布，通过反向传播优化；

通过CNOT门，控制比特 ，目标比特为 ，形成纠缠‑调制‑解纠缠闭环，使量子态相位保持一致。

6.根据权利要求5所述的适配高维输入的量子模糊神经网络，其特征在于，所述量子测量与模糊集映射层中：量子测量采用Pauli‑Z门测量所有 个量子比特的期望值，输出数据 ，维度[bsz,n]，取值范围[‑1,1]；

全连接映射采用3层全连接网络，在每一层全连接之后采用批量归一化和 ReLU激活函数的组合，并在前两层后加入Dropout正则化，将 映射为 维量子模糊特征 ，通过Sigmoid激活将输出约束在[0,1]。

7.根据权利要求6所述的适配高维输入的量子模糊神经网络，其特征在于，所述DNN特征提取模块，基于QA‑HFNN模型的网络结构，仅适配维度以匹配量子模糊特征，通过若干卷积层和池化层后，经过展平层得到一维向量，再经过全连接层，适配量子模糊特征的维度，经过正则化处理，输出经典神经特征 。

8.根据权利要求7所述的适配高维输入的量子模糊神经网络，其特征在于，所述自适应特征融合模块，采用权重自适应融合策略动态调整量子模糊特征 与经典神经特征的权重，融合公式为：；

其中，为融合权重，通过反向传播优化，的梯度由交叉熵损失计算，若量子特征贡献大，自动增大；若经典特征更稳定，自动减小。

9.根据权利要求7所述的适配高维输入的量子模糊神经网络，其特征在于，所述分类器模块中：分类器表示为： ；其中， 为分类任务的类别数，输出类别概率 ， 为激活函数， 为全连接层；

损失函数采用交叉熵损失，表示为：

；

其中， 、 分别为第 个样本对应第 类的真实标签、第 个样本对应第 类的预测概率；

优化器采用SGD优化器，设置初始学习率为0.01，分别在30%epoch和80%epoch处衰减

0.1。

10.一种适配高维输入的量子模糊神经网络分类方法，应用于权利要求1至9任一所述的量子模糊神经网络，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、数据输入：接收高维数据，输入至量子模糊特征提取模块及DNN特征提取模块；

步骤2、量子模糊特征提取，包括：

步骤2.1、对输入的高维数据进行预处理及振幅编码，输出量子态；

步骤2.2、对量子态进行正向增强型链式纠缠，使量子态相位一致；

步骤2.3、为每个量子比特配置参数化门序列，进行量子态变换与测量；

步骤2.4、对量子态进行反向增强型链式纠缠，增强两比特关联稳定性优化量子态；

步骤2.5、进行量子测量及全连接映射，输出动态维度的量子模糊特征；

步骤3、DNN特征提取：通过QA‑HFNN的CNN全连接网络，调整各层维度，提取高维神经特征，以适配匹配量子模糊特征；

步骤4、自适应特征融合：接收量子模糊特征及高维神经特征，采用权重融合策略，动态分配量子模糊特征与经典神经特征的权重，得到融合特征；

步骤5、Softmax分类：对融合特征进行Softmax分类，输出类别概率，通过交叉熵损失优化模型参数。