贝叶斯网络(Bayesian networks)也称为因果网络(causal networks),是一种概率推理模型[8],已在智能系统中广泛用于不确定性的知识表示和推理,预测类成员关系的可能性.
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...贝叶斯网络 贝叶斯网络（Bayesian Networks）也被称为信念网络（Belif Networks）或者因果网络（Causal Networks），是描述数据变量之间依赖关系的一种图形模式，是一种用来进行推理的模型。
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Parametric Causal Networks 参数因果网络
causal networks model 因果网络模型
Causal probabilistic networks 因果关系概率网络
fuzzy causal probabilistic networks 模糊因果概率网络
Special versions of Bayesian networks, as it turned out, can manage causal and counterfactual relationships as well.
结果，特殊的贝叶斯网络还可以处理因果关系和反事实关系。
A new model such as the causal evolution model of spin networks is needed to describe a dynamics process of loop quantum gravity.
还将这种方法与缠结理论做了比较；要描述圈量子引力的动力学过程，需要新的模型，自旋接网圈的因果演化模型就是其中的一种。
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