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网络中设备之间关系复杂、试验费用昂贵,使确定贝叶斯网络(Bayesian Network)有向弧参数问题突出。针对其特点,提出采用Noisy-OR/AND模型并利用梯度下降学习方法来降低数据需求量和计算复杂度。能够较快地构建贝叶斯网络,具有样本需求量小、故障诊断准确度高等特点,可为复杂网络故障诊断提供支持。