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本文研究确信因子模型与Bayes网络之间的区别与联系.首先讨论确信因子模型理论基础的局限性,证明确信因子模型中蕴含着与简单Bayes模型一样的条件独立性假设;然后探究Bayes网络中对应于确信因子模型的若干功能,提出Bayes网络推理中条件对推理结论的影响程度与作用方向的概念、分析方法和计算公式,证明Noisy-OR模型的概率推理与确信因子的推理的等价性;最后从知识的表示、推理、获取等三个方面讨论Bayes网络相对于确信因子模型的比较优势.本文的研究表明Bayes网络不仅具备确信因子模型的主要功能,而且可