Аннотация:Сегодня вероятностные модели на основе байесовских сетей становятся всё более распространёнными. И это понятно, ведь аппарат байесовских сетей доверия представляет собой удачную комбинацию теории вероятности и теории графов.
Модели на основе байесовских сетей способны к самообучению и самосовершенствованию по мере накопления экспериментальной информации, они нечувствительны к возможным ошибочным или неполным данным. Преимуществом моделей байесовских сетей является также и возможность интеграции разнородных данных, поскольку байесовские сети моделируют самые общие причинно- следственные зависимости между интересующими исследователя параметрами.
На текущий момент существуют различные программы, позволяющие работать с байесовскими сетями. По своему функционалу и возможностям они сильно отличатся друг от друга. Анализу преимуществ и недостатков различных реализаций байесовских сетей и посвящена данная работа.