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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于混合增强智能的高一致性人机混合决策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：CN115564029B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202211418353.4，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种基于混合增强智能的高一致性人机混合决策方法是由孙博华;马文霄;张宇飞;吴官朴;冷炘伦;赵帅;翟洋设计研发完成，并于2022-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合增强智能的高一致性人机混合决策方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混合增强智能的高一致性人机混合决策方法，其方法为：第一步、整合输入数据流与信息流；第二步、构建人机混合增强决策模型；第三步、构建在线人机决策知识库；第四步、整合输出变量；有益效果：极大的提高人机共驾系统的安全性和可信性，并提高驾驶人的可接受度，实现安全且可信的人机混合决策模式；实现了全面、可靠且丰富的决策信息源集合；实现具备高驾驶人可接受性及超人脑模式的决策效果；极大地提高了系统对真实交通环境的适应性；保证了决策逻辑的模块内自校验与自优化过程的独立进行；产品具备面向未知驾驶情境与真实交通环境下的自校验与自优化的功能。

本发明授权一种基于混合增强智能的高一致性人机混合决策方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合增强智能的高一致性人机混合决策方法，其特征在于：其方法包括的步骤如下： 第一步、整合输入数据流与信息流，具体过程如下： 步骤一、整合多模态“人—交通”混杂态势数据流； 步骤二、整合人机混合增强决策模型内参数据流，该步骤将第二步中人机混合增强决策模型的各个步骤对应的模型内参按时间与事件顺序进行排列与整合，将整合后的模型内参作为第三步中步骤二决策模型知识构建的数据输入，本步骤的输入信号为第二步构建的人机混合增强决策模型中各个步骤对应的模型内参；输出信号为人机混合增强决策模型内参数据流； 步骤三、整合人机混合增强决策驾驶权评估目标信息流； 步骤四、整合人机混合增强决策在线评估结果信息流； 第二步、构建人机混合增强决策模型，具体过程如下： 步骤一、构建驾驶人推理机制模型； 步骤二、构建基于类脑计算的高级“类我”决策模型； 步骤三、构建人机决策一致性对比模型； 步骤四、构建驾驶权细分模型； 第三步、构建在线人机决策知识库，具体过程如下： 步骤一、建立在线人机决策知识库系统框架，具体内容包括：人机决策用知识模式、各模式间的知识数据结构以及各模式间的数据交互逻辑，人机决策用知识模式包含第三步中步骤二决策模型知识、步骤三决策图谱知识、步骤四决策推理知识以及步骤五新知识合成机制模型，步骤二决策模型知识的知识数据结构为面向对象的语义映射结构；步骤三决策图谱知识的知识数据结构为分类树图谱结构；步骤四决策推理知识的知识数据结构为基于数据序列的图谱结构；步骤五新知识合成机制模型判断合成的新知识模式，并采用对应知识模式的知识数据结构，步骤三决策图谱知识和步骤四决策推理知识接收步骤二决策模型知识的知识内容，并以此作为步骤三决策图谱知识和步骤四决策推理知识的输入；步骤五新知识合成机制模型接收步骤二决策模型知识、步骤三决策图谱知识和步骤四决策推理知识的知识内容，并以此作为新知识模式的判断依据，并将与新知识输出至于新知识模式相同的对应步骤中； 步骤二、建立决策模型知识； 步骤三、建立决策图谱知识； 步骤四、建立决策推理知识； 步骤五、构建新知识合成机制模型； 第四步、整合输出变量，具体过程如下： 步骤一、整合高级“类我”决策过程量，该步骤将第二步中步骤一、步骤二和步骤三所包括的各个环节对应的输出信号按照时间对齐的方式进行了整合，用于输出至高度自动驾驶系统中的决策在线校验模块； 步骤二、整合在线评估用知识库知识量； 步骤三、整合人机混合决策驾驶权细分权重量，该步骤将第二步中步骤四对应的环节三输出的驾驶权分配系数τ*进行了整合，整合包括对τ*的历史数据存储，用于输出至第三步中的步骤五新知识合成机制模型； 步骤四、整合人机混合决策期望控制量。

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吉林大学，其通讯地址为：130012 吉林省长春市前进大街2699号；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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