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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于贝叶斯神经网络的多算法冲突消除融合方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121808707B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610278858.7，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于贝叶斯神经网络的多算法冲突消除融合方法及装置是由张骁雄;杨军;范强;张可;黄山;李子宽;丁鲲设计研发完成，并于2026-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于贝叶斯神经网络的多算法冲突消除融合方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及自适应融合求解技术领域，公开了一种基于贝叶斯神经网络的多算法冲突消除融合方法及装置，该方法通过预先训练好的贝叶斯神经网络模型预测不同算法在给定任务特征下的性能分布，并根据性能分布计算动态权重，进一步根据动态权重动态分配算力、时间及并行比例，从而自动选择最优算法组合，无需人工干预。该方法能在任务类型频繁变化的环境下自动调整求解策略，有效减少经验依赖和固定阈值导致的误判。

本发明授权基于贝叶斯神经网络的多算法冲突消除融合方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于贝叶斯神经网络的多算法冲突消除融合方法，其特征在于，包括： 根据待求解的决策系统中的处理器资源分配冲突消除问题进行特征提取与问题建模，得到标准化后的特征；所述决策系统中的处理器资源分配冲突消除问题包括在多个计算任务与处理器之间进行分配决策以消除处理器资源使用冲突； 将所述标准化后的特征输入预先训练好的贝叶斯神经网络的主模型，得到不同算法在所述冲突消除问题下的性能分布； 根据所述性能分布计算不同算法的动态权重； 将所述动态权重输入预先训练好的贝叶斯神经网络的热启动子模型，进行多算法协同求解与初始化引导，得到各算法在决策系统中运行时的算力、时间及并行比例； 根据各算法的算力、时间及并行比例确定最优算法组合，以对决策系统中的处理器资源分配冲突进行消除； 所述根据所述性能分布计算不同算法的动态权重，包括： 以期望效能为输入，使用softmax函数得到整数线性规划算法、遗传算法以及回溯与贪心启发式算法的过程级资源权重如下： ； 式中，表示以自然常数e为底的指数函数，作用于算法A的期望效能，表示以自然常数e为底的指数函数，作用于算法B的期望效能，、表示算法集合{ILP,GA,BT}中不同算法的索引或代号，表示整数线性规划算法，表示遗传算法，表示回溯与贪心启发式算法； 其中，过程级资源权重用于分配CPU时间、并行线程数或允许的迭代次数； 以不确定度为依据，定义结果融合用权重如下： ； 式中，为一个常数，、分别表示算法A和算法B的预测效能的标准差或不确定度，为一个正数； 引入指数滑动平均如下： ； 式中，为指数滑动平均的平滑因子，取值范围为0,1，λ越接近1，历史权重的占比越大，当前权重变化越平滑，表示算法A在第t个时间周期的过程级资源权重； 设置保底值。

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