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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于贝叶斯多源融合的个性化工作负荷智能评估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：CN120892931B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511432364.1，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于贝叶斯多源融合的个性化工作负荷智能评估方法是由丁帅;刘智航;宋程;王浩;崔海涛设计研发完成，并于2025-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于贝叶斯多源融合的个性化工作负荷智能评估方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于贝叶斯多源融合的个性化工作负荷智能评估方法，涉及工作负荷评估领域。本发明中，首先，采集并处理多源异步数据；其次，通过纳入生化响应的滞后分布建模的个性化元先验方法，在缺乏个体历史数据的情况下，合理初始化可学习参数集合与工作负荷状态，避免先验偏差；再次，获取用于表征因果滞后影响的图谱聚合项，以构建状态转移模型，并引入质量自适应机制以构建观测模型，将低质量观测映射为更大的有效噪声以自动降权，降低异步与噪声对融合的干扰；最后，在同一框架内完成后验先值与不确定性估计，智能评估当前工作负荷状态，得以在准确性、解释性与可操作性方面优于现有技术，并具备跨场景迁移能力。

本发明授权基于贝叶斯多源融合的个性化工作负荷智能评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于贝叶斯多源融合的个性化工作负荷智能评估方法，其特征在于，包括： 采集并处理多源异步数据，构建生理特征、面部行为特征、生化特征、工况向量、作业情境标签和个体基线特征；其中，所述生理特征和面部行为特征源于面部可见光视频，所述生化特征源于生化数据； 基于作业情境标签和个体基线特征，建模滞后分布的个性化元先验，以获取生化特征的各个滞后挡位较工作负荷状态的概率向量和滞后时间；以及建模贝叶斯多源融合框架与工作负荷状态的个性化元先验，以对应初始化可学习参数集合和工作负荷状态； 基于工作负荷状态、生理特征、面部行为特征、生化特征和工况向量，构建时序因果知识图谱，并结合概率向量和滞后时间，获取用于表征因果滞后影响的图谱聚合项； 基于可学习参数集合、工况向量和图谱聚合项，构建状态转移模型；以及基于可学习参数集合，结合质量自适应机制，分别构建视频模态的第一观测模型和生化数据模态的第二观测模型； 通过状态转移模型求解当前时刻的先验均值和先验不确定性，并通过第一观测模型和第二观测模型，采用卡尔曼滤波更新当前时刻的后验均值和后验不确定性，以智能评估当前工作负荷状态。

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