《表5 各状态条件概率：面向复杂系统的三维Bayes网络测试性验证模型》

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《面向复杂系统的三维Bayes网络测试性验证模型》

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式中:pa（N （0，0，0）） 表示N（1，0，1）、N（0，2，1）、N（0，3，1）、N（0，4，1），N（0，5，1），N（0，6，1）六个层次节点，且它们相互独立，故P（pa （N (0，0，0）） 可以根据自身先验信息及其上层级父层次节点输出集获得，为了得到联合概率分布，除需确定亦需确定。领域专家结合自身经验及通过打分评定，给出各状态的条件概率分布如表5所示。表中:可检测部件数表示相应层次节点取值为1的个数；R1～R14表明相应概率的先验分布为均匀分布。基于此便可实现三维Bayes网络的概率推理。