如何计算贝叶斯网络中的未知概率

时间:2014-11-09 14:04:05

标签: probability bayesian bayesian-networks

我正在研究贝叶斯网络问题。我从this website读了以下网络(参见下面的例子1):

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还要注意警报的属性:"如果反应堆温度过高或储罐中的压力过高,警报会响起。"

作者推断出表中没有的另外两个概率:

  1. "一旦冷水变低,无论是否发生副反应,您都有至少94%的高温警报机会"
  2. 他们如何能够推断出来?

    1. "相反,这里存在副反应只会产生90%的警报触发机会"。
    2. 再次,他们怎么能推断出来?

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