QILIS，或 量子启发式生命周期可解释系统是一个旨在为神经网络模型的整个生命周期提供可解释性的框架。它结合了 量子启发式指标通过语义评估和动态优化，确保模型从训练到推理和分析始终保持透明、高效和可解释性。

主要组成部分包括：

• DRMP 用于在层和阶段之间传播相关性指标，如互信息、余弦相似度和纯度。
• 加速器质谱 为了保持特征的语义一致性。
• RBCO 动态修剪低相关性特征以提高效率。
• 一个 知识库 用于存储和检索特征相关性数据。
• 一个 解释性输出生成器 用于创建易于理解的解释。

QILIS 支持多种架构，包括 CNN， 循环神经网络， 和 变压器尤其适用于高风险应用，例如： 卫生保健 和 金融。

使用案例和功能

1. 医疗保健诊断
QILIS 能够在关键应用中实现可解释的 AI 决策，例如 疾病检测 和 治疗建议通过追踪从数据输入到诊断的特征相关性，它支持临床透明度、监管合规性和患者信任。

2. 金融欺诈检测
在复杂、高交易量的环境中，QILIS 通过突出显示相关特征和过滤噪声来帮助识别欺诈指标。其生命周期相关性跟踪功能可确保审计人员和监管机构对欺诈检测逻辑的一致性和可追溯性。

3. 审计级人工智能可解释性
捕捉到做出决定的那一刻 事后推理的合理性 无需重新投票，确保立即问责和透明。