1.一种基于模块化架构的软件集成度监测系统，包括数据输入模块、任务分发模块、路径跟踪模块、投票模块、评估模块；

其特征在于：

数据输入模块通过设立数据接入管道，将软件中所包含的数据作为输入变量输入，并将其转换为标准化输入块，同时建立冗余数据映射，使相同数据复用于多个计算路径；

通过数据输入模块为每个输入块生成唯一任务哈希，构建输入解析栈，其依据数据类型匹配计算算法并分发至异构计算池；

任务分发模块通过设立异构计算分发索引表，使标准化输入块分发至多个不同的算法模型内执行计算；在每个算法模型计算节点处建立多层计算缓冲区，分别存储原始输入数据和计算过程中的中间结果及冗余计算数据；

路径跟踪模块用于记录计算执行过程，并基于此建立计算路径追溯模型；

投票模块用于存储各算法模型的计算输出，并基于其冗余计算结果的比对建立投票机制，通过投票机制优化计算结果的可信度；

评估模块基于算法模型的计算历史、投票机制所计算的可信度、计算路径追溯模型对计算路径的态势感知稳定性，量化软件的集成度水平。

2.根据权利要求1所述的一种基于模块化架构的软件集成度监测系统，其特征在于：

数据输入模块在执行时，对数据接入管道设立输入缓冲区，将软件系统中的原始数据封装为输入数据块，并附加时间戳索引，通过标准化输入转换层解析输入数据块，依据数据格式和类别转换为标准化输入块；

数据输入模块的冗余数据映射构建层在标准化输入块创建过程中，引入冗余数据标识表，通过哈希映射跟踪同一数据在多个计算路径中的复用关系；

数据输入模块的输入解析栈解析输入数据的类型、特征、计算需求，并构建输入解析栈索引表，输入解析栈索引表按数据属性对输入块进行分层；冗余计算路径分发依据输入解析栈的索引信息，将同一标准化输入块的多个副本按照不同算法路径进行分发，使同一数据在多个计算流程中得到冗余计算；

通过数据输入模块设立计算路径索引表，记录标准化输入块在不同计算节点的分发轨迹，形成可追溯的计算路径映射；依据计算路径索引表，在异构计算池内动态分配任务，通过数据输入模块执行数据一致性验证，在计算任务开始前，构建任务索引表对比当前输入块的任务哈希，使冗余数据在各路径中的计算一致。

3.根据权利要求2所述的一种基于模块化架构的软件集成度监测系统，其特征在于：

当计算任务进入路径跟踪单元时，创建计算路径索引表，以哈希索引方式存储任务标识、计算分支信息和时间戳；通过路径跟踪单元构建计算路径追溯模型，计算路径追溯模型基于任务执行轨迹、计算结果偏差、算法稳定度构建三个执行向量作为输入，以评估计算路径的完整性和异常情况；

路径跟踪单元中的计算任务执行时，生成计算路径快照，计算路径快照包括当前计算步骤的输入哈希、计算状态、计算输出哈希，并存入路径追溯索引表。

4.根据权利要求3所述的一种基于模块化架构的软件集成度监测系统，其特征在于：

路径跟踪单元所包括的任务执行轨迹按照计算步骤链表的形式记录，每个计算步骤关联输入数据哈希、执行算法标识和输出数据哈希；计算结果偏差依据计算误差矩阵进行量化，计算误差矩阵的“行”表示同一任务在不同计算路径上的结果，计算误差矩阵的“列”表示该任务在不同计算时间点的计算偏差，基于此构建跨时间维度的计算误差演化趋势；

路径跟踪单元所包括的算法稳定度通过历史计算路径的重复性与误差收敛情况执行评估；若同一计算任务的不同执行批次中呈现的结果高度一致，则判定增加对应算法的稳定度得分，否则标记其为异常计算路径。

5.根据权利要求4所述的一种基于模块化架构的软件集成度监测系统，其特征在于：

基于计算路径追溯模型的结果输出计算路径的稳定性评分，若某计算路径的稳定性评分的衰减趋势加速率大于系统预设的衰减趋势加速率阈值时，则判定该计算路径在系统中的信任度为异常；

在判定该计算路径的信任度为异常时，激活冗余计算路径，触发备用算法执行相同任务，并与原计算路径结果执行比对；计算路径追溯模型的分析结果最终反馈至评估模块，依据计算路径的态势感知稳定性，分析软件集成度水平。

6.根据权利要求5所述的一种基于模块化架构的软件集成度监测系统，其特征在于：

在计算任务完成后，各算法模型的计算输出存入投票模块，并按照任务标识符进行索引存储；在存储计算结果时，同时存储对应的冗余计算数据，冗余计算数据包括相同输入条件下不同算法计算出的中间变量、误差范围、执行时间，以构建冗余计算比对基准；

投票模块的投票机制的输入数据结构包括计算结果、冗余计算比对值、历史计算路径记录组成；基于投票模块构建投票矩阵，对所有计算输出进行冗余比对，基于计算路径索引表，量化不同计算路径中冗余数据的一致性，输出多维投票决策矩阵。

7.根据权利要求6所述的一种基于模块化架构的软件集成度监测系统，其特征在于：

基于投票机制构建投票决策层，投票决策层对计算结果进行加权投票，根据历史计算稳定性因素、冗余数据一致性因素、计算路径集成度评分因素，赋予不同计算结果不同的权重；建立异常检测机制，当某个算法模型计算结果与冗余比对数据偏差超过预设的偏差阈值时，降低该计算路径的投票权重，并将异常信息存入计算路径索引表；

基于计算结果一致性、冗余数据偏差、历史计算轨迹，评估并输出最终投票决策的可信度评分。