Bài toán chấp nhận tách là bài toán tối ưu lồi. Bài toán này đang được nghiên cứu mạnh vì những ứng dụng hiệu quả của nó trong xử lý ảnh và xử lý tín hiệu. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một thuật toán dạng chiếu CQ kết hợp với phương pháp gradient liên hợp để giải bài toán chấp nhận tách trong không gian Hilbert. Cỡ bước Polyak được sử dụng để giảm thời gian chạy trong trường hợp bài toán có số chiều lớn. Thuật toán của chúng tôi chỉ cần tính một lần giá trị của hàm và đạo hàm trong mỗi bước lặp. Với các giả thiết phù hợp, chúng tôi đã chứng minh được rằng thuật toán hội tụ yếu đến một nghiệm của bài toán chấp nhận tách. Phương pháp của chúng tôi mở rộng và cải tiến một số kết quả gần đây theo hướng nghiên cứu này. Các kết quả số trong bài toán khôi phục thưa và sự so sánh với các thuật toán đã biết chỉ ra tính hữu hiệu của thuật toán đề xuất., Tóm tắt tiếng anh, The split feasibility problem is a convex minimization problem. It is an active field due to its effective applications in image restoration and signal processing. In this paper, by combining the inertial technique and gradient projection method, we proposed a CQ projection algorithm combined with the conjugate gradient method to solve the split feasibility problem in Hilbert spaces. Polyak's step size is used to improve the running time in the case of large-scale problems. Unlike the existing conjugate gradient projection methods, our new method is designed such that our algorithm only needs to compute one value of the objective function and one value of the gradient in each iteration. With suitable assumptions, we show that the algorithm converges weakly to a solution of the problem. Our method extends and improves on some recent results in this field. As an example application, we examine the performance of our method on the signal processing problem with synthetic data. The results of numerical simulations in the sparse recovery problem and the comparison with known algorithms show the effectiveness of the proposed algorithm.