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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于忆阻器阵列的数据处理方法和数据处理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：CN114742218B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202210498347.8，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权基于忆阻器阵列的数据处理方法和数据处理装置是由唐建石;林钰登;高滨;吴华强;张清天;钱鹤设计研发完成，并于2022-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于忆阻器阵列的数据处理方法和数据处理装置在说明书摘要公布了：一种基于忆阻器阵列的数据处理方法和数据处理装置。该方法包括：获取贝叶斯神经网络，其中，贝叶斯神经网络具有经训练得到的权重矩阵；根据贝叶斯神经网络的权重矩阵得到对应的多个目标电导值，将多个目标电导值映射到忆阻器阵列中；将对应于动态系统的当前状态特征向量和隐输入变量作为输入信号输入到权重映射后的忆阻器阵列，通过忆阻器阵列对当前状态特征向量和隐输入变量按照贝叶斯神经网络进行处理，从忆阻器阵列获取对应于处理结果的输出信号，其中，输出信号用于得到动态系统的下一状态的预测结果。该方法利用基于忆阻器阵列的带隐输入变量的贝叶斯神经网络对动态系统进行预测，功耗低、计算速度快、计算能效高。

本发明授权基于忆阻器阵列的数据处理方法和数据处理装置在权利要求书中公布了：1.一种基于忆阻器阵列的数据处理方法，包括： 获取贝叶斯神经网络，其中，所述贝叶斯神经网络具有经训练得到的权重矩阵； 根据所述贝叶斯神经网络的所述权重矩阵得到对应的多个目标电导值，将所述多个目标电导值映射到所述忆阻器阵列中； 将对应于动态系统的当前状态特征向量和隐输入变量作为输入信号输入到权重映射后的所述忆阻器阵列，通过所述忆阻器阵列对所述当前状态特征向量和所述隐输入变量按照所述贝叶斯神经网络进行处理，从所述忆阻器阵列获取对应于处理结果的输出信号，其中，所述输出信号用于得到所述动态系统的下一状态的预测结果； 其中，通过所述忆阻器阵列按照所述贝叶斯神经网络进行处理表达为y＝fx,z,W,ε，其中，x是所述动态系统的所述当前状态特征向量，z是所述隐输入变量，W是所述贝叶斯神经网络的权重矩阵，ε是对应于所述忆阻器阵列的加性噪声，y是所述动态系统的下一状态的预测结果； 其中，所述隐输入变量z满足第一分布z～pz，所述贝叶斯神经网络的权重矩阵W满足第二分布W～qW，所述加性噪声ε为加性高斯噪声ε～N0,σ2； 其中，所述方法还包括：获取所述数据处理方法的不确定性。

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