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贝叶斯网络能够利用简明的图形方式定性的表示事件之间复杂的因果关系或概率关系,在给定某些先验信息后,还可以根据条件概率表定量地表示这些关系的强度,以预测某些可能结果.贝叶斯网络具有较强的概率表达能力、综合先验知识的增量学习特性及其稳固的数学基础,因此在数据中分类模型的应用越来越广泛.贝叶斯网络可以揭示证候属性的因果关系,计算出各属性的条件概率等,近年来,在中医证候研究中也得到了一定程度的应用.