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量子机器学习的最新进展推动了时序数据高效模型的发展。本文提出了自调制量子快速权重编程器（Self-Modulating QFWP），该模型通过引入对新生成的快速权重更新和历史快速权重记忆的自适应调制，扩展了量子快速权重编程器。数值结果表明，该机制在不同模型设置下（包括不同量子比特数和输入序列长度）均能提高收敛稳定性与预测性能。研究进一步提供了理论论证，解释自调制如何平衡新信息注入与记忆保留，从而增强时间信息传播。这些结果表明，自调制量子快速权重编程器是处理时间序列数据的一种紧凑且高效的量子机器学习框架。