贝叶斯网络造句怎么写

由于建立好的贝叶斯网络学生模型中存在无向环，使学生模型的推理成为一个NP难题。

贝叶斯网络是如今处理计算机系统，处理成千上万个变量和无数个观察的标准方法。

研究了商业银行客户分类方法，主要是介绍了决策树、神经网络和贝叶斯网络分类器，并比较其优缺点；

贝叶斯网络是在不确定*环境下有效的知识表示方式和概率推理模型，是一种流行的图形决策化分析工具。

做为一类基于概率和统计实际的数据剖析和辅帮决议计划工具，贝叶斯网络适开于博大的外文文本开析工做。

再为贝叶斯网络赋值，确定先验概率和条件概率。

然后阐述了贝叶斯网络基本理论，对贝叶斯网络基于联合树的精确推理方法进行了论述，探讨了贝叶斯网络的学习算法。

其次，分析了人工免疫系统和贝叶斯网络的基本原理。

实验结果表明IBN-M算法在数据缺失下贝叶斯网络的增量学习中确实能够学出相对精确的网络模型，该算法也是对贝叶斯网络增量学习方面的一个必要的补充。

本文建立了适用于中压配电系统可靠*再评估的双层同构贝叶斯网络模型。

通过建立延误波及模型和贝叶斯网络模型，探讨了相关航班中，进港延误和航班取消对离港延误的影响。

但贝叶斯网络的抗噪声能力却明显逊*于神经网络。

本文致力于贝叶斯网络的理论和算法的研究，全文研究了如下几个问题：1。贝叶斯网络和数据挖掘的结合。

在进行计及电压暂降的配网可靠*指标计算时，用贝叶斯网络计算常规的可靠*指标，结合敏感负荷的停运计算暂降时的指标。

贝叶斯网络是目前不确定知识和推理领域最有效的理论模型之一。

果为具无地然的外达方式、强亡的推理才能和便本的决议计划机造等长处，贝叶斯网络反在良长范畴得到了普遍的当用。

有环贝叶斯网络的研究，为管理软件项目迭代过程风险提供了建模方法和模型求解算法。