貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(Bayesiannetworks)是一種知識圖解化的表示方法，可以對結(jié)點變量之間的因果概率關(guān)系進行有向圖解描述，主要用于不確定性知識表達、因果推理和診斷推理等。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的推理模式多樣，可以有效地識別系統(tǒng)可靠性的薄弱環(huán)節(jié)。動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論是貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論的延拓，研究內(nèi)容涉及推理和學習兩大方面，該理論在人工智能、機器學習、自動控制領(lǐng)域得到越來越廣泛的應(yīng)用。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的圖形化顯示使得系統(tǒng)中元件間的關(guān)系更加直觀、清晰，將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于機械系統(tǒng)的可靠性評估，對系統(tǒng)的多狀態(tài)和失效相關(guān)性進行分析，應(yīng)用于復(fù)雜機械產(chǎn)品的可靠性評估與分析，具有廣泛的應(yīng)用前景。