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龙图腾网获悉云南大学申请的专利一种基于贝叶斯网的锡基材料成分性能推断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：CN120951147B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511479055.X，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于贝叶斯网的锡基材料成分性能推断方法是由杨铸;吴鑫然;杨培忠;李剑宇;岳昆;何欢;黄琳设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于贝叶斯网的锡基材料成分性能推断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及材料设计领域，尤其涉及一种基于贝叶斯网的锡基材料成分性能推断方法。该方法包括，将材料性能变量和成分配比变量作为DAG中的节点，并基于GFlowNet学习DAG基于奖励函数的后验分布；基于锡基贝叶斯网，执行极大似然估计算法学习锡基贝叶斯网中各节点的CPT参数，获得目标锡基贝叶斯网；执行蒙特卡洛采样算法于目标锡基贝叶斯网中获取数据集，并基于预设成分配比变量或者预设材料性能变量，结合预设候选原因集进行KL散度计算，确定各目标锡基贝叶斯网的节点之间的因果强度和重要性。达到从给定的期望材料性能和部分成分配比推断出其余成分配比，进而得到满足材料性能需求的成分配比的目的。

本发明授权一种基于贝叶斯网的锡基材料成分性能推断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于贝叶斯网的锡基材料成分性能推断方法，其特征在于，所述基于贝叶斯网的锡基材料成分性能推断方法包括以下步骤： 对锡基材料数据中的材料性能变量进行归一化处理，获得材料性能变量归一化结果，并基于分位数法于所述材料性能变量归一化结果中确定性能取值区间，获得材料性能变量离散结果； 对所述材料性能变量归一化结果进行求和平均操作，获得综合性能指标，并根据所述综合性能指标，执行基尼不纯度评估和决策树算法，确定锡基材料数据中的成分配比变量的划分区间，以及基于所述成分配比变量的划分区间，获得成分配比变量离散结果； 将所述材料性能变量和成分配比变量作为DAG中的节点，并基于GFlowNet学习所述DAG基于奖励函数的后验分布，其中，所述基于GFlowNet学习所述DAG基于奖励函数的后验分布，以BIC评分函数为基准进行采样，并从采样的结果中选取高频边构建锡基贝叶斯网； 基于所述锡基贝叶斯网，执行极大似然估计算法学习所述锡基贝叶斯网中各节点的CPT参数，获得目标锡基贝叶斯网； 执行蒙特卡洛采样算法于所述目标锡基贝叶斯网中获取数据集，并基于预设成分配比变量或者预设材料性能变量，结合预设候选原因集进行KL散度计算，确定各所述目标锡基贝叶斯网的节点之间的因果强度和重要性； 所述结合预设候选原因集进行KL散度计算，确定各所述目标锡基贝叶斯网的节点之间的因果强度和重要性的步骤包括： 基于一组所述材料性能变量离散结果或者一组所述成分配比变量离散结果，并针对一所述预设候选原因集合，执行所述KL散度计算，获得结果信息量，其中，所述结果信息量包括所述KL散度计算中，所述预设候选原因集合中各原因对产生给定结果的信息量； 对所述结果信息量进行重要性排序，确定各所述目标锡基贝叶斯网的节点之间的因果强度和重要性。

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