导读：贝叶斯网络提供了一套强有力的图形工具来表达基于概率的领域知识，已被成功应用于故障诊断、数据挖掘和医疗诊断等领域。动态贝叶斯网络是贝叶斯网络在时间因素上...
贝叶斯网络提供了一套强有力的图形工具来表达基于概率的领域知识，已被成功应用于故障诊断、数据挖掘和医疗诊断等领域。动态贝叶斯网络是贝叶斯网络在时间因素上的扩展，是对人工智能领域中动态不确定性问题进行表示和处理的一种重要工具。本文在对动态贝叶斯网络进行全面概述的基础上，对动态贝叶斯网络的近似推理进行了研究。全文的主要内容如下： (1)贝叶斯网络的概述。概述了贝叶斯网络的起源与发展，详细介绍了贝叶斯网络模型、贝叶斯网络的构建过程、贝叶斯网络的类型以及贝叶斯网络的应用，并在此基础上，对动态贝叶斯网络进行了概述;对贝叶斯网络和动态贝叶斯网络的精确推理算法进行了重点介绍。 (2)针对传统粒子滤波(pf)对于动态贝叶斯网
