1.一种基于量子计算与机器学习的网络故障诊断系统，其特征在于，包括：

数据采集模块(1)，用于实时采集各个网络节点和链路处的网络状态数据，以及采集历史状态数据；

预处理模块(2)，连接所述数据采集模块(1)，用于对各所述网络状态数据和各所述历史状态数据进行预处理，得到预处理状态数据和预处理历史数据；

量子计算模块(3)，连接所述预处理模块(2)，用于根据预设的量子筛选算法对所述预处理状态数据进行快速筛选得到疑似故障数据，并根据量子傅里叶变换所述疑似故障数据进行频域分析得到频域特征，根据量子相位估计算法对所述疑似故障数据进行时间特征分析得到时间序列特征；

机器学习模块(4)，连接所述预处理模块(2)，用于根据各所述历史状态数据分别训练得到故障分类模型，将所述预处理状态数据输入所述故障分类模型得到相应的故障类型；

算法融合模块(5)，分别连接所述量子计算模块(3)和所述机器学习模块(4)，并包括：

初级融合单元(51)，用于将所述频域特征、所述时间序列特征以及所述故障类型进行初步加权融合，得到初步融合结果；

中级融合单元(52)，连接所述初级融合单元(51)，用于基于预设的递归神经网络预测所述初步融合结果的故障变化趋势，基于所述频域特征、所述时间序列特征、所述故障类型以及所述故障变化趋势形成中间融合结果；

高级融合单元(53)，连接所述中级融合单元(52)，用于根据所述故障类型和所述故障变化趋势对所述频域特征进行动态调整，并根据调整过后的中间融合结果生成最终诊断结果；

资源分配模块(6)，连接所述算法融合模块(5)，用于根据所述最终诊断结果调整各所述网络节点和所述链路处的网络资源分配。

2.根据权利要求1所述的基于量子计算与机器学习的网络故障诊断系统，其特征在于：还包括外部检测模块(7)，连接所述算法融合模块(5)，所述外部检测模块(7)包括：第一检测单元(71)，用于实时检测各所述网络节点和所述链路处的多个电力参数；

第二检测单元(72)，用于实时检测各所述网络节点和所述链路处的多个设备性能参数；

检测计算单元(73)，分别连接所述第一检测单元(71)和所述第二检测单元(72)，用于将各所述电力参数输入预设的电力稳定性计算公式中，计算得到电力网络稳定值，以及将各所述设备性能参数输入预设的初始老化计算公式中，计算得到网络设备老化分值；

则所述算法融合模块(5)还包括融合优化单元(54)，连接所述高级融合单元(53)，所述融合优化单元(54)用于根据所述电力网络稳定值和所述网络设备老化分值处理得到权重优化系数；

所述高级融合单元(53)根据所述权重优化系数对所述最终诊断结果进行优化调整。

3.根据权利要求2所述的基于量子计算与机器学习的网络故障诊断系统，其特征在于：所述外部检测模块(7)还包括第三检测单元(74)，连接所述检测计算单元(73)，所述第三检测单元(74)用于实时检测各所述网络节点和所述链路处的设备故障参数；

所述检测计算单元(73)根据各所述设备故障参数对所述初始老化计算公式进行更新得到优化老化计算公式，所述优化老化计算公式用于根据各所述设备性能参数和各所述设备故障参数计算得到所述网络设备老化分值。

4.根据权利要求3所述的基于量子计算与机器学习的网络故障诊断系统，其特征在于：所述电力参数包括电压、电流负载、电源频率、电池健康状态和电源谐波，所述电力稳定性计算公式配置为：其中，S(t)用于表示时间t时刻的所述电力网络稳定值，V(t)用于表示时间t时刻的所述电压，I(t)用于表示时间t时刻的所述电流负载，用于表示时间t时刻的功率消耗，f(t)用于表示时间t时刻的所述电源频率，H(t)用于表示时间t时刻的所述电池健康状态，λ用于表示预设的网络稳定衰减系数，用于表示时间t时刻的所述电源谐波，α，β，γ用于表示预设的第一常数系数、第二常数系数和第三常数系数，δ用于表示预设的稳定性衰减常数，Ωk用于表示第k个网络节点的稳定性参数，N用于表示所述网络节点的数量。

5.根据权利要求4所述的基于量子计算与机器学习的网络故障诊断系统，其特征在于：所述设备故障参数包括故障率、故障次数，所述设备性能参数包括CPU使用率、内存使用率、硬盘健康指数、网络吞吐量和网络响应时长；

所述优化老化计算公式配置为：

其中，L(t)用于表示时间t时刻的所述网络设备老化分值，Ni(t)用于表示时间t时刻的所述故障次数，Pi(t)用于表示时间t时刻的所述故障率，αi用于预设的故障加权因子，βi用于表示预设的故障次数指数，δi用于表示预设的故障率调节指数，U(t)用于表示时间t时刻的所述CPU使用率，W(t)用于表示时间t时刻的所述内存使用率，Ξ(t)用于表示时间t时刻的所述网络吞吐量，Θk(t)用于表示时间t时刻的所述硬盘健康指数，φ用于表示CPU和内存加权因子，λ1用于表示预设的设备老化衰减率，ξ用于表示预设的稳定性衰减因子，ρ用于表示预设的动态加权因子，σ′用于表示所述网络响应时长，t0用于表示预设的起始时间。

6.根据权利要求5所述的基于量子计算与机器学习的网络故障诊断系统，其特征在于：所述外部检测模块(7)包括第四检测单元(75)，所述第四检测单元(75)用于实时检测各所述网络节点和所述链路处的多个外部环境参数，所述外部环境参数包括环境温度、环境湿度、环境气压和环境磁场；

所述融合优化单元(54)将所述电力网络稳定值、所述网络设备老化分值、所述环境温度、所述环境湿度、所述环境气压和所述环境磁场输入预设的权重优化计算公式中，计算得到权重优化系数。

7.根据权利要求6所述的基于量子计算与机器学习的网络故障诊断系统，其特征在于：所述权重优化计算公式配置为：其中，W(t)用于表示所述权重优化系数，Ti(t)用于表示时间t时刻的所述环境温度，Hi(t)用于表示时间t时刻的所述环境湿度，Pi(t)用于表示时间t时刻的所述环境气压，Bi(t)用于表示时间t时刻的所述环境磁场，αi，βi，γi，δi，ηi分别用于表示预设的第一温度加权因子、第二温度加权因子、湿度加权因子、气压加权因子和磁场加权因子，κ用于表示预设的指数衰减因子，ζ用于表示预设的电路稳定性调节系数，θ用于表示预设的设备老化调节因子，σ用于表示预设的网络吞吐量加权因子，t1用于表示预设的结束时间。

8.根据权利要求1所述的基于量子计算与机器学习的网络故障诊断系统，其特征在于：所述资源分配模块(6)包括：资源分配单元(61)，用于根据所述最终诊断结果识别各所述网络节点和所述链路处待修复的网络拓扑结构，并基于预设的量子优化算法对各所述网络节点和所述链路处的网络资源分配进行重新调整；

拓扑调整单元(62)，连接所述资源分配单元(61)，用于根据调整过后的所述网络资源对所述网络拓扑结构进行调整。

9.根据权利要求8所述的基于量子计算与机器学习的网络故障诊断系统，其特征在于：所述量子优化算法为量子退火算法。

10.一种基于量子计算与机器学习的网络故障诊断方法，应用于权利要求1-9中任意一项所述的基于量子计算与机器学习的网络故障诊断系统，其特征在于，包括：步骤S1，数据采集模块(1)实时采集各个网络节点和链路处的网络状态数据，以及采集历史状态数据；

步骤S2，预处理模块(2)对各所述网络状态数据和各所述历史状态数据进行预处理，得到预处理状态数据和预处理历史数据；

步骤S3，量子计算模块(3)根据预设的量子筛选算法对所述预处理状态数据进行快速筛选得到疑似故障数据，并根据量子傅里叶变换所述疑似故障数据进行频域分析得到频域特征，根据量子相位估计算法对所述疑似故障数据进行时间特征分析得到时间序列特征；

步骤S4，机器学习模块(4)根据各所述历史状态数据分别训练得到故障分类模型，将所述预处理状态数据输入所述故障分类模型得到相应的故障类型；

步骤S5，初级融合单元(51)将所述频域特征、所述时间序列特征以及所述故障类型进行初步加权融合，得到初步融合结果；中级融合单元(52)基于预设的递归神经网络预测所述初步融合结果的故障变化趋势，基于所述频域特征、所述时间序列特征、所述故障类型以及所述故障变化趋势形成中间融合结果；

高级融合单元(53)根据所述故障类型和所述故障变化趋势对所述频域特征进行动态调整，并根据调整过后的中间融合结果生成最终诊断结果；

步骤S6，资源分配模块(6)根据所述最终诊断结果调整各所述网络节点和所述链路处的网络资源分配。