【摘 要】
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对问题域的经验知识进行知识发现并形成贝叶斯网络结构是贝叶斯网络建模的核心问题。但是现有的结构学习方法的底层逻辑系统不具备知识发现的能力。强相关逻辑（strong relevan
【机 构】
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东北大学工商管理学院,沈阳,110819
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对问题域的经验知识进行知识发现并形成贝叶斯网络结构是贝叶斯网络建模的核心问题。但是现有的结构学习方法的底层逻辑系统不具备知识发现的能力。强相关逻辑（strong relevant logic, SRL）系统的相关推论是获取新知识的有效手段。为了解决传统贝叶斯网络结构学习方法的主观性问题，本文提出一种新的贝叶斯网络结构学习方法。该方法首先建立了一种强相关逻辑为基础的贝叶斯网络形式化的表达系统，给出了方法实现的流程及其子算法，最后通过实例分析该方法进行结构建模的有效性。
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