《大数据背景下不确定性人工智能中的知识表达、知识获取及推理》阐述了贝叶斯网络作为不确定性人工智能重要工具的依据，介绍其起源、发展，总结归纳贝叶斯网络的理论研究框架，揭示贝叶斯网络结构学习是从不同形态的知识源中挖掘问题域中表现为变量依赖关系的知识，进行知识表达来确定网络结构的过程。因此，贝叶斯网络结构学习的过程是一个知识获取的过程，其本质是机器学习方法的研究。并且在贝叶斯网络理论研究的基础上，根据认知科学人工智能领域的新发展要求，介绍为贝叶斯网络开辟新应用方向的理论研究成果。其中包括为了解决传统贝叶斯网络结构学习方法的问题，使计算机具有人的知识获取能力，进而为机器学习方法开发的智能计算模型。介绍为满足认知科学的人工智能领域的发展要求而进行的一系列贝叶斯网络的知识表达、知识获取及推理的新方法。

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