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贝叶斯网络是上个世纪70年代末80年代初在AI领域经历的一场危机中由J.Pearl引入的。他主张利用概率论作为似真推理的基础，并且开发了贝叶斯网络作为表示及计算概率置信的实用工具。
贝叶斯公式是1763年被发现后提出来的：假定B1，B2，是某个过程的若干可能的前提，则P(Bi)是人们事先对各前提条件出现可能性大小的估计，称之为先验概率。
首先是所谓组件可靠度(Reliability of component)。也就是将产品拆解成若干不同的零件或组件，先就这些组件的可靠度进行研究，然后再探讨整个系统、整个产品的整体可靠度，也就是系统可靠度(Reliability of system)。
BGM，意为“贝叶斯图形模型”，由英国数学家贝叶斯在十六世纪中叶首先提出，其另一个更为人们所熟知的名称就是应用数学的分支，统计学和概率学中常用到的那个“贝叶斯网络”（Bayesian network）。
1、数学模型遵守两个原则：①地质概念模型是基础，是裂缝预测的地质依据；②结果要求，即输出参数是约束条件。对构造裂缝的定量分析依赖于构造应力场。所以，数学模型包含两个内容：一是地质体本构关系的建立；二是数值分析。
2、利用砂、粘土、橡皮泥等材料在机械受力条件下能够产生裂缝的特点，对研究区进行裂缝预测。光弹模拟 在光线照射下受力树脂材料发生弹性变形会出现规则的干涉光谱，反映出应力大小的变化。
3、程序的理论基础是修正斜压场理论和扰动应力场模型。程序把开裂混凝土看作是带有弥散、旋转裂缝的正交异性材料。
4、在介绍本构模型理论之前，首先来讨论土体变形究竟有那些规律。
5、Narr认为，可利用岩心上一套岩性大致相同的岩层中各层 (出现裂缝的和未出现裂缝的层) 的层厚和出现裂缝层的层数计算裂缝间距，这就是裂缝间距指数法(图4-36)。
1、公式：P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)，贝叶斯公式其实就是找事件发生的原因的概率。
2、在上图中，我界定 所以根据贝叶斯公式，就可以算出约为 2%（如上图中的右下角），其实概率挺低的。所以我们的直觉往往对于概率推理往往是有误导性。
3、 我做了如下的两个例子来理解贝叶斯公式。这个公式看起来比较有逼格。
4、或者：p(A)=P(AB1)+P(AB2)+...+P(ABi))，其中A与Bi的关系为交)。
5、这就是贝叶斯公式，利用贝叶斯公式进行推断的过程则称之为贝叶斯推理。根据公式，P(H/D)=(1%×80%)/(1%×80%+99%×6%)=0.078。也就是说，阳性的检查结果表明该妇女有8%的可能性患病。
6、贝叶斯公式实际表达即是，在某事件发生的条件下，另一个事件发生的概率。当我们判断一个 温和而有涵养的人 是什么职业的时候，我们可能更相信他是一个 图书馆员 ，而并非一个 农民 。
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