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贝叶斯网络具有强大的推理能力，能与先验知识和数据结合，进行定性和定量分析。提供了1条有效的处理预测问题的途径，本文首先介绍了贝叶斯网络基本理论及其特点，并讨论如何学习贝叶斯网络结构，然后由专家知识和给定数据，采用基于依赖分析的贝叶斯网络学习算法构造了海底网箱养殖水环境指标间的贝叶斯网结构模型。该模型能有效的表达网箱养殖环境各个指标之间的因果关系和影响程度，实验结果表明，试验数据显示准确性是92．3％，kappa指数是0．882。以上证明该方法是有效可行的，表明贝叶斯网络是一种很有前途的预测评价方法。