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正确、高效地针对问题建立模型是应用贝叶斯网的关键，而从数据中学习贝叶斯网往往因为搜索空间庞大而效率低下．提出基于案例和规则推理的建模方法，建立领域知识库，使用框架和一阶概率逻辑表示贝叶斯网，当面对新的问题时，使用相似度和偏离度两个指标进行案例匹配，对选中的案例使用组合和剪枝技术修正，得到新问题的求解模型．整个过程以案例推理为主，并用规则推理辅助．这种方法能够复用历史案例，提高贝叶斯网建模效率．