本研究探讨量子卷积神经网络（QCNNs）在识别伽马射线暴（GRBs）信号中的效果，成功解决了背景噪声的区分问题。QCNNs在准确性上与经典卷积神经网络相当，甚至超过90%的准确率，展现出更高的计算效率，为未来的天体物理数据分析奠定基础。