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叶斯网络（Bayesian Networks），又称信度网(Belief Nnetworks)，因果网（Causal Networks） 或概率网（Probabilistic Networks），是当今人工智能领域不确定知识表达和推理技术的主流方法 [13-16] ，这主要归功于贝叶斯网络良好的知识表达框架。
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probabilistic neural network 概率神经网络 ; 机率神经网路 ; 机率类神经网路
Probabilistic network model 概率网络模型
probabilistic network-flow 随机网流
probabilistic network scheduling 不确定性网络计划
qualitative probabilistic network 定性概率网
probabilistic inference network 概率推断网
Probabilistic Decision Based Neural Network 概率决策的神经网络
probabilistic causal network 概率因果网络
probabilistic bayesian network 概率贝叶斯网络
The paper proposes a probabilistic network-flow model in evaluating reliability of electric power transmission systems.
从理论上提出了电网可靠性评估的随机网流模型。
This paper proposes a evaluating index for reliability of the probabilistic network, including its mathematical expression.
论文主要针对概率网络，提出了一种评估其可靠性的指标，给出了其数学解析式。
These indicators are the minimum cut sets in probabilistic risk assessment and network management.
这些指标是风险概率评估和网络管理的最小割集。
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