量子-经典模型融合框架提升分类准确率

Jingyan Xu 等作者发表研究，将组合融合分析（CFA）用于 29 个架构各异的经典模型与变分量子电路（VQC），通过多样性感知选择及分数、排名组合构建混合量子-经典集成。 在四个二分类基准上，该融合方法均优于最佳单一模型，准确率最高提升 6.03%，并在与相关文献的对比中于全部四个数据集取得更优表现。研究关注的问题是：量子电路搜索空间之间的结构多样性能否通过模型融合产生更强的预测。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。