給定置信度求出貝葉斯近似下限，求出失效概率。
基於貝葉斯網路模型的智慧節目選擇的設計與實現。
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。
但是模型建立起來後，幾乎不可避免地把貝葉斯的預先假定理論也納入了模型中。
在專家系統中，概率一般解釋爲專家對*據和規則的主觀信任度，在概率推理中起着支撐作用的是貝葉斯定理。
針對這一問題，根據貝葉斯方法，利用概率進行分析，並對其中的先驗概率改用極大似然佑計處理，對可能遭敵空襲的地面目標進行判估排序，並結合示例進行計算和驗*。
提出了一種綜合貝葉斯估計和門限的改進方法。
基於效率考慮，利用樸素貝葉斯分類算法減小搜尋空間。
介紹了幾種常用的分類方法的分類原理。包括貝葉斯分類器、決策樹和人工神經網絡。
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。
但我最喜歡的陵墓是18世紀統計學托馬斯·貝葉斯的，貝葉斯濾波就是以他命名的。
廣義而言，貝葉斯認識論則泛指關於概率歸納的所有主觀主義理論。
對於圍繞特定話題進行對話練習的情形，我們用貝葉斯定律構造了中文專家系統的原形。
綜上所訴，將貝葉斯網絡方式實際引入到項綱威寬險管理研討中出無僅具無否行*，同時也具無從要的現實意義。'）；
根據貝葉斯定理，給出數值診斷的一種新方法——評分法。
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。
建立了投標報價一般靜態貝葉斯博弈模型。
不過帕斯卡的理論相對簡單，也得到了普遍理解，而貝葉斯的理論人們一直很難領會。
貝葉斯技術建立在單詞模型上，其工作良好。
根據貝葉斯的理論與知識對複雜網絡中連邊或者去邊的概率的選取，給出了一般網絡的連邊概率的後驗密度函數的確定方法。
從心理上來說，人們更傾向於貝葉斯的理論，甚至到了經常做出錯誤聯繫的程度，而這種風險則令科學家們更加偏好帕斯卡的觀點——它似乎挺客觀。
貝葉斯濾波十分的有用。
討論了樣本空間有不同劃分時全概公式和貝葉斯公式的應用方法，給出了樣本空間有兩種劃分時全概公式和貝葉斯公式的*。
附帶的好處是，graham樣式的貝葉斯過濾器還是比SpamAssassin更快和更簡單。
