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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于高斯集成信念传播的数字孪生加速器调束方法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：CN119670516B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411674675.4，技术领域涉及：G06F30/25；该发明授权基于高斯集成信念传播的数字孪生加速器调束方法是由张铭津;牛宗洋;郭杰;李云松;高新波设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于高斯集成信念传播的数字孪生加速器调束方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于高斯集成信念传播的数字孪生加速器调束方法，实现步骤为：初始化参数；构建先验因子图；生成样本集合并构建条件图；对条件图中的变量节点和因子节点进行转换并构建后验图；计算加速器运行参数估计值；获取加速器调束结果。本发明使用由样本集合产生的近低阶高斯矩阵进行高效计算，能够在集合统计、各种参数化和对这些参数的有效操作之间进行转换，从生成先验中采样，将集合统计转换为标准形式，进行信念传播，恢复与更新的信念相匹配的集合样本，提升调束的准确性，在条件图上传递低秩的本地信息来更新集成，使其能够处理复杂的依赖结构以及高维状态和参数，提升加速器调束过程的效率。

本发明授权基于高斯集成信念传播的数字孪生加速器调束方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高斯集成信念传播的数字孪生加速器调束方法，其特征在于，包括如下步骤： 1初始化参数： 初始化加速器的运行参数变量为X＝{Xd}1≤d≤D，生成过程集为P＝{Pj}1≤j≤J，加速器的调束目标参数值为其中，Xd表示第d个运行参数变量，D表示运行参数变量的总数，Pj表示第j个描述生成过程的生成方程Pj:XIj→XOj，J表示生成方程的数量，表示第k个调束目标参数值，K表示调束目标参数的数量，XIj、XOj分别表示第j个生成方程中的输入、输出运行参数变量，XIj∈X，XOj∈X； 2构建先验因子图： 构建以每个运行参数变量Xd和Xd的先验分布pXd为变量节点，以每个生成方程Pj的因子为因子节点，以Xd与之间的连线为边的先验因子图G，其中Xd的先验分布为高斯分布，Xd∈XIj∪XOj，表示第j个生成方程所描述的有依赖关系的运行参数变量， 3生成样本集合并构建条件图： 对先验因子图G中祖先变量对应的变量节点进行O次采样，并根据采样值和生成过程集{Pj}1≤j≤J计算其余变量节点对应运行参数变量的参数值并计算由和X*d构成的参数集中每个参数集对加速器边界的贡献指数然后选取贡献指数高的N个参数集组成先验样本集合同时构建与束流状态变量对应的变量节点Xε相邻的因子节点的集合对G中因子节点进行更新，并移除束流状态变量对应变量节点Xε与边，得到包括S个变量节点的条件图G*，其中，表示第q个祖先变量对应的变量节点，表示第o次采样的取值，表示第d个其余变量节点第o次的计算值，表示第o次采样和计算后D个运行参数取值构成的参数集,S＝D-K； 4对条件图中的变量节点和因子节点进行转换并构建后验图： 对条件图G*中的每个变量节点Xs和因子节点进行转换，得到Xs和的近低阶高斯标准式XsηP和fjηP，并采用低阶信息传播算法从因子节点向相邻的变量节点传播低秩信息，并利用低秩信息更新变量节点Xs的信念得到后验图G**，其中，XsηP为变量节点Xs的初始信念的高斯信息参数， fjηP是因子节点的高斯信息参数； 5计算加速器运行参数估计值： 确定使XZ对应的样本符合信念的仿射变换T，通过T将先验样本集合XA转换为后验样本集合Xpost，并根据后验样本集合Xpost推断加速器运行参数估计值 6获取加速器调束结果： 将加速器运行参数估计值作为预设参数载入数字孪生加速器，模拟运行输出束流状态并判断是否成立，若是，将估计值作为加速器的调束参数；否则，令N＝N+1，并执行步骤3。

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