【摘 要】
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贝叶斯网络是将概率理论和图论相结合，为解决不确定性问题提供了一种自然而直观的方法，具有多源信息一致表达、信息融合能力，能进行双向并行推理并能综合先验信息和样本信息，使推
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贝叶斯网络是将概率理论和图论相结合，为解决不确定性问题提供了一种自然而直观的方法，具有多源信息一致表达、信息融合能力，能进行双向并行推理并能综合先验信息和样本信息，使推理结果更为准确可信。近年来，贝叶斯网络逐渐成为国内外智能技术的研究热点之一，被广泛应用于专家系统、决策支持、模式识别，机器学习和数据挖掘等领域。
本文在对贝叶斯网络全面概述的基础上，提出一种基于事故树的贝叶斯网络模型，并尝试用于安全评价中。全文的主要内容如下：
1.贝叶斯网络的概述。全面介绍和分析了贝叶斯网络的研究背景、研究现状和研究趋势、贝叶斯网络的基本原理、贝叶斯网络的结构和典型推理算法。
2.描述了贝叶斯网络知识表示的基本原理及性质，并分析了信念在网络中的传播与更新算法。
3.文章提出了由常用的事故树模型建造贝叶斯网络的方法。通过建立映射，有效地解决事故树分析(FTA)方法的局限性。
4.采用贝叶斯网络技术将安全评价模型、专家系统、先验信息和现场数据有机结合，用于油气长输管道安全评价中，以解决不确定性问题。
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