贝叶斯网络是一种概率网络，它是基于概率推理的图形化网络，而贝叶斯公式则是这个概率网络的基础。贝叶斯网络是基于概率推理的数学模型，所谓概率推理就是通过一些变量的信息来获取其他的概率信息的过程，基于概率推理的贝叶斯网络是为了解决不定性和不完整性问题而提出的，它对于解决复杂设备不确定性和关联性引起的故障有很大的优势，在医疗诊断、统计决策、专家系统、学习预测等多个领域中获得广泛应用。总之，贝叶斯网络理论是人工智能的一个重要研究领域，非常具有研究价值。本篇论文首先介绍了贝叶斯网络的相关理论，包括贝叶斯网络的基础知识、概念以及在在各个实际领域中的应用和影响。对贝叶斯网络的经典学习算法进行了论述。其次对K2结构学习算法进行了分析，针对先验节点次序和评分标准提出了初步改进方案，并对小数据集下的贝叶斯网络参数学习进行了探讨，提出了初步解决方法并在经典贝叶斯网络上进行了验证。再次详细介绍了经典联合树推理算法，深入分析并指出其在结构转换和信息传播过程中存在的时耗问题，针对这些不足，提出了一种简化结构算法和高效联合树算法，通过在经典的Alarm网络上的仿真实验，验证了两种算法的有效性和可行性。最后为了验证改进推理算法的效果，简要地分析了水泥煅烧过程中涉及的主要参数并给出基于贝叶斯网络的故障诊断方案，基于现场收集到的数据，综合专家知识，采用经典的K2算法和MLE算法建立水泥烧成系统的故障诊断模型，使用经典联合树算法和改进的联合树算法进行了故障诊断，并对诊断效果进行了分析。