下面是一个使用Python编写的集成贝叶斯模型的示例代码，其中包含了随机和确定性输入：

import numpy as np
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 生成随机样本数据
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=10, random_state=42)

# 随机输入和确定性输入
random_input = np.random.rand(X.shape[0], X.shape[1])
deterministic_input = np.ones((X.shape[0], X.shape[1]))

# 将随机输入和确定性输入合并
X_combined = np.concatenate((X, random_input, deterministic_input), axis=1)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_combined, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练集成贝叶斯模型（使用高斯朴素贝叶斯和随机森林）
model1 = GaussianNB()
model2 = RandomForestClassifier(random_state=42)

model1.fit(X_train, y_train)
model2.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred1 = model1.predict(X_test)
y_pred2 = model2.predict(X_test)

# 集成预测结果
y_pred_combined = np.mean([y_pred1, y_pred2], axis=0)

# 计算集成模型的准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred_combined)
print("集成模型的准确率：", accuracy)

在上面的代码中，首先使用make_classification函数生成了一个具有10个特征的随机样本数据集。然后，使用np.random.rand生成了一个与样本数据维度相同的随机输入，并使用np.ones生成了一个与样本数据维度相同的确定性输入。接下来，将随机输入和确定性输入合并到原始输入数据中，形成了一个新的输入数据集X_combined。

然后，使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。接着，分别使用高斯朴素贝叶斯和随机森林算法训练两个单独的模型。最后，通过计算两个模型的预测结果的平均值作为集成模型的预测结果，并使用accuracy_score函数计算集成模型的准确率。

需要注意的是，上述代码只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行更复杂的集成策略和模型选择。