用貝葉斯網絡造句子，“貝葉斯網絡”造句

本文致力於貝葉斯網絡的理論和算法的研究，全文研究瞭如下幾個問題：1。貝葉斯網絡和數據挖掘的結合。

有環貝葉斯網絡的研究，為管理軟件項目迭代過程風險提供了建模方法和模型求解算法。

研究了商業銀行客户分類方法，主要是介紹了決策樹、神經網絡和貝葉斯網絡分類器，並比較其優缺點；

通過建立延誤波及模型和貝葉斯網絡模型，探討了相關航班中，進港延誤和航班取消對離港延誤的影響。

再為貝葉斯網絡賦值，確定先驗概率和條件概率。

貝葉斯網絡是目前不確定知識和推理領域最有效的理論模型之一。

由於建立好的貝葉斯網絡學生模型中存在無向環，使學生模型的推理成為一個NP難題。

在進行計及電壓暫降的配網可靠*指標計算時，用貝葉斯網絡計算常規的可靠*指標，結合敏感負荷的停運計算暫降時的指標。

果為具無地然的外達方式、強亡的推理才能和便本的決議計劃機造等長處，貝葉斯網絡反在良長範疇得到了普遍的當用。

其次，分析了人工免疫系統和貝葉斯網絡的基本原理。

本文建立了適用於中壓配電系統可靠*再評估的雙層同構貝葉斯網絡模型。

但貝葉斯網絡的抗噪聲能力卻明顯遜*於神經網絡。

貝葉斯網絡是如今處理計算機系統，處理成千上萬個變量和無數個觀察的標準方法。

然後闡述了貝葉斯網絡基本理論，對貝葉斯網絡基於聯合樹的精確推理方法進行了論述，探討了貝葉斯網絡的學習算法。

做為一類基於概率和統計實際的數據剖析和輔幫決議計劃工具，貝葉斯網絡適開於博大的外文文本開析工做。

實驗結果表明IBN-M算法在數據缺失下貝葉斯網絡的增量學習中確實能夠學出相對精確的網絡模型，該算法也是對貝葉斯網絡增量學習方面的一個必要的補充。

貝葉斯網絡是在不確定*環境下有效的知識表示方式和概率推理模型，是一種流行的圖形決策化分析工具。