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基于ML的QKD系统参数优化解决方案是在密钥生成之前先预先优化算法。图7.2显示了基于ML的QKD系统参数优化的图。首先，对输入数据进行采样以选择无法由用户控制的物理参数的随机组合，并使用本地搜索算法来计算其相应的优化参数值，该值可以由用户调整。使用选定的ML模型将获得的物理参数值输入到ML模型培训师中。训练后，输出的n组预测参数值。通过将经典算法获得的关键率与基于预测参数值的密钥速率进行比较，比较结果回到了ML模型培训师。其次，当QKD系统需要参数优化时，将输入实时数据，并在应用ML函数后输出最佳参数值。最后，配置参数将输入到QKD系统中以完成参数优化。
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