| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-15页 |
| ·贝叶斯网络的概念 | 第7-9页 |
| ·贝叶斯方法求解网络结构 | 第9-10页 |
| ·贝叶斯网络的学习 | 第10-13页 |
| ·贝叶斯推断与预测 | 第13-15页 |
| 第二章 贝叶斯网络结构学习的算法 | 第15-21页 |
| ·基于打分搜索的方法 | 第15-17页 |
| ·基于依赖关系的方法 | 第17-19页 |
| ·对前两种方法的改进 | 第19页 |
| ·Markov链Monte Carlo（MCMC）算法 | 第19-21页 |
| 第三章 因子分析中的贝叶斯网络方法 | 第21-30页 |
| ·贝叶斯网络方法进行因子分析 | 第21-22页 |
| ·实例分析 | 第22-24页 |
| ·与传统的因子分析方法的结果比对 | 第24-27页 |
| ·讨论 | 第27-30页 |
| 第四章 结论和展望 | 第30-31页 |
| 参考文献 | 第31-33页 |
| 致谢 | 第33页 |