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本论文针对金融欺诈检测任务中的变分量子分类器（VQC）构型展开系统性对比分析，涵盖三种量子编码技术和全面的架构变体。通过多维度实证评估纠缠模式、电路深度及优化策略后发现：采用ZZ编码方案时欺诈分类准确率最高可达94.3%，展现出量子优势。分析表明不同纠缠拓扑结构存在显著性能差异，其中环形纠缠模式以93.3%的准确率持续优于线性（90.7%）和全连接（92.0%）构型。研究创新性地提出了量子电路可视化分析方法，并为实际量子机器学习部署提供了可操作建议。值得注意的是，系统性纠缠模式分析揭示：环形连接在计算效率、模型表达能力与可训练性之间实现了最优平衡。该工作为量子增强型欺诈检测系统建立了首批基准，同时揭示了量子机器学习在金融安全应用中的潜在价值。