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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种基于神经网络和衰减策略的在线索引选择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：CN116383242B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310303515.8，技术领域涉及：G06F16/2453；该发明授权一种基于神经网络和衰减策略的在线索引选择方法及装置是由王森洋;吴小莹设计研发完成，并于2023-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络和衰减策略的在线索引选择方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络和衰减策略的在线索引选择方法及装置，涉及数据库领域，该方法包括训练树卷积神经网络，以使树卷积神经网络基于查询执行计划，输出对应的执行代价；构建哈希表；基于衰减参数得到哈希表中每个数组的每个位置上的值的新值；禁用数据库中已存在的索引，并基于树卷积神经网络得到新到查询在默认索引配置下的默认执行代价；基于新到查询的默认执行代价，计算得到数据库中每个列上的索引对新到查询的收益，并将该收益加入哈希表中对应数组的尾部；基于数据库中的索引指令启用已存在索引，并按照总计收益对索引排序，由高至低选取预设个数的索引作为新索引配置。本发明使得在计算查询执行代价时，能有更高的准确性。

本发明授权一种基于神经网络和衰减策略的在线索引选择方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络和衰减策略的在线索引选择方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 训练树卷积神经网络，以使树卷积神经网络基于查询执行计划，输出对应的执行代价； 构建哈希表，且构建的哈希表的键为数据库中每个可建立索引的列，值为数组，所述数组用以保存对应列上的索引对过去查询的收益； 采用衰减策略，基于衰减参数得到哈希表中每个数组的每个位置上的值的新值； 禁用数据库中已存在的索引，并基于树卷积神经网络得到新到查询在默认索引配置下的默认执行代价； 基于新到查询的默认执行代价，计算得到数据库中每个列上的索引对新到查询的收益，并将该收益加入哈希表中对应数组的尾部； 基于数据库中的索引指令启用已存在索引，并按照总计收益对索引排序，由高至低选取预设个数的索引作为新索引配置； 其中，所述采用衰减策略，基于衰减参数得到哈希表中每个数组的每个位置上的值的新值，具体步骤包括： 建立两层的for循环，第一层for循环用于循环遍历哈希表中的每个数组，第二层for循环用于循环遍历数组中的每个位置； 将哈希表中每个数组的每个位置的值乘以衰减参数，得到的新值作为当前位置的值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉大学，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市武昌区珞珈山；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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