针对金融机构“防卫性报送”产生的过量反洗钱报告问题,提出了跨组织多层次监测的解决思路.而后,运用计算机仿真,验证了聚类分析在账户层监测中的应用效果,证实了反洗钱跨组织多层次监测在聚焦异常账户、降低反洗钱报告错漏报概率上的有效性.跨组织多层次监测适用于分业经营的跨组织反洗钱监管模式,对于国内外反洗钱报告信息的提取与应用均具有一定的借鉴意义.

从分析原油现货市场收益率的统计特征入手,为更好地刻画原油现货市场收益率的尖峰厚尾、偏态及波动集聚性和持续性的波动特性,引入 SGT 分布来描述原油市场 价格的分布特征, 利用 SV模型来度量国际原油市场的价格波动率. 同时, 基于 Bayesian 原理,利用 MCMC 方法来解决 SV 模型的参数估计难题, 建立了 Bayesian-SV-SGT模型, 并对国际原油现货价格“VaR”(Value at Risk)进行了估计和分析.研究结果表明, 相对 GARCH 类-GED 模型而言, Bayesian-SV-SGT模型更好地刻画了原油现货市场收益特征,并能更加精确地刻画原油现货市场的价格风险.

一般意义上的DEA方法是通过投入、产出指标的数据来确定DEA效率;逆向求解思路是在已知DEA效率和某些投入、产出指标的基础上反求其中的一个产出指标贷款利率.以Malmquist指数为工具,通过过去的银行DEA效率,推导未来贷款时段的可达到的最大DEA效率,在未来的DEA效率确定的情况下,确定贷款利率.本模型创新与特色一是通过过去的Malmquist指数预测未来的Malmquist指数,利用未来Malmquist指数与过去的DEA效率的相互作用得到未来的DEA效率指数,用未来的DEA效率、而不是过去的DEA效率来确定贷款利率.反映了贷款定价未来变化情况,解决了贷款时段的利率与贷款时段的可达效率相对应的问题.二是逆向运用现有研究的DEA方法通过投入、产出指标的数据确定DEA效率的思路,在已知DEA效率和某些投入、产出指标的基础上反求其中的一个产出指标贷款利率.拓展了DEA的应用范围.三是按照未来逆向求解DEA效率的贷款定价方法,能够在现有条件下得到给银行带来最大效率、抵补贷款风险损失、且客户能够接受的利率.

构建集合竞价数学模型,设计实现算法,采用理论分析与金融实验相结合的方法,从静态与动态两个角度研究集合竞价机制中的成交价决定原则对股票价格的影响,得到结论: 1)不同的集合竞价成交价决定原则, 产生不同的股票价格;2)从长远来看, 集合竞价成交价决定原则,对股价走势的影响是长期和重大的; 3) 是否引入更少系统风险,集合竞价算法中的中间成交价和参考价格原则并不比最小或最大成交价决定原则好多少.研究结论对证券交易机制设计具有理论和实践指导意义.

排位拍卖是通用搜索引擎营运商的主要赢利手段. 由于不良广告乘虚而入,排位拍卖过度趋利的拍卖机制受到了公众的广泛质疑.为规范搜索引擎营运行为,提出一种考虑广告商信誉的新的排位拍卖的机制.基于经典的VCG拍卖的机制提出了胜标的确定方法,推导并证明了各个广告排位的价格计算公式.通过与原有的不考虑广告商信誉的排位拍卖的收益对比说明,虽然在相同竞价水平上,考虑广告商信誉会给搜索引擎营运商带来少量的经济损失,但从长远看,搜索引擎的信誉提高带来访问量的增加,势必会给搜索引擎营运商带来更高的利润.

在假设消费者的生命周期为有限的情形下,建立了一类具有习惯形成和财富偏好的消费与储蓄模型.将消费者的消费习惯、不确定性劳动收入及财富偏好引入到模型中, 应用 CARA 效用函数, 推导出了消费与储蓄动态优化问题的闭形式解,通过模拟方法给出了最优消费路径. 由模拟结果表明, 一方面,消费习惯的存在会减弱劳动收入不确定性给消费带来的边际效用; 另一方面, 当财富偏好与消费习惯同时存在,且随着财富偏好强度系数增大时,劳动收入不确定性对消费水平的影响也会逐渐增大.

以在控制权私利驱动下公司的非效率投资为研究对象,考察了增长期权对控股股东的非效率投资决策和公司价值的影响,并分析了产生影响的内在机理. 研究表明,存在控股股东的公司会产生投资不足行为, 但当公司拥有增长期权时,由于控股股东偏好控制权私利的可持续性,增长期权能够减轻投资不足程度,使得控股股东的投资决策与公司价值最大化 目标更加一致,显示出增长具有激励作用. 同时, 投资不足程度会随着,增长因子的增大和控股股东所占股份增加, 而得到更快、更明显的缓解,而且在此过程中公司价值将会上升.

构建了包含企业、家庭和地方政府的三主体新经济地理学模型,并采用外围地区政府首先发起竞争的模式分析了集聚均衡格局的长期演化.分析发现:整合地方政府主体后,“中心-外围”集聚格局的长期均衡以“条件支撑”状态为主,即集聚均衡支撑与否, 不仅取决于贸易自由度的高低,而且取决于外围地区政府实施的竞争政策能否超过某一“门槛”水平.这一“门槛”水平关于贸易自由度呈驼峰形(即倒“U”形),贸易自由度处于较低或较高水平时,外围地区政府夺取中心地位的竞争“门槛”都相对较低,地方政府间的竞争更为激烈;同时,区域一体化加深将有利于外围地区实施夺取中心的竞争性策略.

在梳理了我国双边市场产业的用户归属特征的基础上,从用户归属行为的视角对双边市场类型进行了划分,并在竞争平台有差异以及用户部分多归属的条件下考虑了双边平台定价的博弈论模型,研究表明用户部分多归属会降低平台的定价和利润,用户单归属时的平台利润最高, 平台具有阻止用户多归属的内在激励,同时平台差异 化会提高竞争平台的利润水平.该研究成果可供双边市场企业制定定价和竞争策略之用,也可供政府进行产业规制提供理论支撑.

运用演化经济理论研究消费者感知质量差异对网络外部性市场结构演化的影响.研究结果表明:不同消费者对新产品感知质量的差异是驱动网络外部性市场演化的重要因素,在一定程度上决定了市场演化结果呈现为赢家通吃或新旧产品共存.当感知质量差异明显时,市场演化的均衡结果通常是新旧产品共存,且新产品占据市场主流;当感知质量差异不明显时,市场演化结果总是赢家通吃.在技术创新速度很快且产品质量与产品网络效应强度相关程度很高的条件下,市场出现锁定,旧产品继续占据整个市场,反之则新产品完全替代旧产品.这些结论有助于网络外部性市场中企业制定有效的新产品策略.

为解决交叉效率方法中存在的多解问题,进取型权重与仁慈型权重方法被提出,所有决策单元要么同时被视为盟友,要么同时被视为敌对方,这并不完全符合各决策单元的个人意愿.因此,提出一种竞合DEA交叉效率方法,将所有决策单元分为若干组,各个决策单元的偏好权重能最大化盟友的总效率而最小化敌对方的总效率.这种权重选择策略体现了不同决策单元的个人偏好,故可以更方便地应用于实践中.最后,通过一个算例演示了这一方法.

在对企业并购问题进行定量描述的基础上,给出了并购单元有效性的概念和判定方法,分析了其经济含义,探讨了并购有效单元与相应的多目标规划Pareto有效解之间的关系,然后,给出了并购单元群整体效率的度量方案和并购效率的优化方法．最后,将该方法进行了仿真应用．

针对离散GM(1,1)模型在参数辩识过程是否出现病态问题,利用矩阵条件数进行了研究,研究结果表明:直接用原始数据建模,模型会出现很大的病态问题,问题的严重性很大程度上与原始数据大小有关.解决问题的方法是通过数乘变换,使原始数据都变成为小于1的数,则离散灰色GM(1,1)模型中的病态问题就会得到有效解决.

针对K-拟可加模糊测度空间上的一类µ-可积模糊值函数.一方面,应用拟加和拟乘两种运算定义了对偶K-拟可加模糊值积分,通过诱导算子K获得这种新型模糊积分的转换定理;另一方面,在引入拟可减算子定义基础上研究了一类模糊值函数的对偶µ-可积性问题,进而获得可积性判定条件及有界模糊值函数和闭区间上连续模糊值函数构成对偶µ-可积的充分条件．最后,通过一个具体的实例阐释这种积分在生产预测中的实际应用.

针对状态概率与准则权重均为区间数且准则值有缺失的离散型模糊随机多准则决策问题,设计了一种基于信息集结的新方法.该方法在区分准则类型和确定决策者的风险偏好水平后,首先根据准则类型利用最大、最小算子计算方案集在不同状态下有缺失值的准则上的正、负理想值,再通过决策者的风险偏好水平与正、负理想值补充方案集在不同状态下缺失的准则值,然后参照准则类型与决策者的风险偏好水平集结方案集在不同状态下赋值为梯形模糊数的准则值并进行规范化,接着利用熵与离差最大化分别构建规划模型以求解最优状态概率分布与最优准则权重向量,进而得到方案集的综合评价值并确定排序,最后给出具体算例.结果显示了该方法的有效性和可行性.

从任意初始状态出发, 直接研究了系统队长的瞬态分布和稳态分布.通过引进的“服务员忙期", 使用全概率分解技术和拉普拉斯变换,导出了在任意时刻t队长的瞬态分布的拉普拉斯变换的表达式,进一步获得了有重要应用价值的稳态分布的具体的递推式子,以及稳态队长的随机分解结果. 特别地,还直接获得了一些特殊排队系统的更实用的稳态队长分布的递推表达式.

研究了具有多步延迟特性的反馈控制进行自动过程调整后的质量监控问题.建立了多步延迟自动反馈控制的过程质量监控模型,分别给出了基于多步延迟的MMSE控制器反馈调整后对过程输出和调整量两种数据流建立的控制图平均运行长度的计算方法,用以评价控制图的效率.最后通过一个简单的算例说明该方法的使用.

基于现实租赁活动中有许多租赁现象属于连续可分资产的在线租赁问题,应用在线问题之竞争分析的方法讨论了其在线租赁的最优决策方案.首先针对所租赁资产连续可分的特点,提出了风险控制策略.其次通过竞争比理论分析证明了风险控制策略是该问题唯一最优策略,而且得到了最佳竞争比.同时给出了具体租赁过程中每期的购买值和租用值的计算公式,为实际应用提供了方便.最后通过数值分析,进一步阐释和显示了风险控制策略的最优竞争性能.

为研究互联网个体交互,描述网络舆论演化与群体意见形成,建立了人员个性不完全信息博弈的策略选择模型,并对其进行了仿真和分析．根据网络交互的信息不对称性,提出了基于个体自信程度的不完全信息的支付矩阵,并使用海萨尼转换分析了博弈的贝叶斯纳什均衡;进一步地引入了个体记忆,通过交互进程更新了个体对邻居个性的认识．仿真结果表明,在不完全信息环境下,系统收敛时间更短,信息传播更快．研究内容有助于理解网络事件更易产生一致意见的演化规律,为网络舆论的引导策略提供参考和借鉴．

对于资金密集型的城镇供水工业,有必要制定相对长期内的动态最优供水投资决策.为此,将静态的计算城镇供水效益的传统分摊系数法和计算供水费用的幂函数法分别动态化,并改进水管理系统的传统状态方程,建立城镇供水投资管理的最优控制模型.利用修正的最大值原理求出最优解.模型克服了静态的传统分摊系数法得出的供水工程投资越大,效益也越大的不合理结论.仿真结果显示了城镇供水工业与整体工业协调发展的重要性.

针对具有非零初始误差的多关节机械手的轨迹跟踪控制问题,首先采用降阶变换的方式将原系统转化为低阶系统,再对低阶系统重新变换设计,该方法消除了Kawamura方法在学习过程中要求每次学习初态与期望初态一致或迭代初态固定的限制.然后提出一种新型快速迭代算法对变换后的机械手系统模型进行学习控制,充分利用了系统已存的有效信息,使系统的输出能尽快地收敛于期望轨迹.该算法相对于P型算法具有较快的跟踪收敛速度,相对于PD型算法计算过程简便易行,避免了微分运算给系统带来的不稳定影响.仿真结果表明了所提控制方案的有效性,提高了系统的实时性.

引入支持向量机回归,提出具有数据修补功能的贝叶斯网络参数学习算法.该算法利用贝叶斯网络各观测节点不同时刻下的观测信息,在无先验信息约束下,通过样本回归对缺失数据进行修复.在获得的完整数据基础上利用最大似然估计完成贝叶斯网络参数估计.仿真结果表明,在有数据缺失的小样本情况下,该参数学习方法与标准EM算法相比,能够有效的提高参数学习效率以及推理结果的精度.

目标运动参数未知给移动目标优化搜索问题带来不确定性,制约了优化搜索计划的制定、降低了侦察监视资源的使用效益.为了降低目标运动引入的不确定性影响和辅助目标优化搜索计划的制定,针对大地坐标系下目标运动预测问题,首先在平面笛卡尔坐标系下对目标的运动进行分析,推导出一种基于高斯分布的目标转移概率密度函数;然后在三维笛卡尔坐标系内进行扩展,得到地球表面上目标运动转移概率的数学描述;接下来借助坐标转换原理和曲面积分方法,提出了大地坐标系下基于高斯分布的目标转移概率计算方法;最后针对卫星对地移动目标搜索中的目标运动预测问题,采用高可信的卫星轨道数据建立了仿真场景进行验证.仿真统计结果显示:文章提出的目标运动预测方法是有效的,在移动目标优化搜索计划的制定过程中,能够降低系统的不确定性和搜索的盲目性.

针对城市公交系统的发展态势问题,利用可拓学中的物元分析理论和信息论中的熵理论进行了定量研究.在考虑城市公交系统多种因素的基础上,构建了城市公交系统综合测度的指标体系,并用强弱准则对测度指标进行了有效性检验.利用定量分析为主、定性分析和定量分析相结合的方法,将信息熵、隶属函数和复合物元有机地结合起来,建立了城市公交系统综合测度的复合物元模型.最后在关联熵确定测度指标权重系数的基础上,通过计算复合物元,将公交系统的多层次测定转化为单级测定,并用定量的数值来表示测度结果,该测度值能够简明确切地反映出城市公交系统发展现状水平.应用结果表明复合物元模型计算过程简单、实用性强,同时也为多层次多目标测定问题提供了一种合理可行的测度方法.

为了解释原油价格长周期波动的规律, 利用不可再生资源的定价原理对1946-2008年WTI原油价格进行拟合, 得到原油的长期均衡价格; 利用Hodrick-Prescott滤波方法对1946-2008年WTI原油实际价格序列进行滤波以反映其波动的周期性. 研究发现: 原油作为不可再生资源在价值规律的作用下其长期实际价格是均值回归的, 围绕长期均衡价格上下波动, 但同时也出现了长时期、大幅度的偏移. 以虚拟经济理论为指导, 运用复杂科学的方法, 从国际原油市场主体的多元化、 国际原油市场定价机制的演化、国际原油市场参与者结构的变化以及世界经济的周期性发展变化四个角度来解释国际原油实际价格对均衡价格的这种周期性偏离行为, 并对这次金融危机后的油价发展趋势进行了展望.

在金融市场风险管理研究中,利用参数及半参数模型度量风险价值并不足以体现投资行为的异质性及资产价格波动的多尺度特征. 引入概率密度的小波非线性阈值估计方法,建立了风险价值的多尺度估值模型,并分析了估值误差的收敛性, 发现密度函数空间的光滑度和样本容量同时决定均方误差的收敛速度. 最后以正态密度函数为算例,通过不同容量的仿真样本检验了该理论方法的可行性.

为了对我国的多层级金融中心体系进行研究, 论文设计了一套系统的评价方法. 在评价过程中, 首先建立了评价各城市金融竞争力的指标体系, 接着采用熵权法、灰色关联分析法、主成分分析法等对我国21个大中城市的金融竞争力进行了评价, 再运用Kendall协同系数检验法对三种方法评价结果的一致性进行了检验并进行组合评价, 给出了各城市金融竞争力的排名, 最后还运用K-均值聚类分析法将21个城市划分了层级. 根据评价的结果以及区域经济发展的特点和各城市的优势和差异, 对我国多层次金融中心体系格局的构建给出了政策建议.

主要探讨作为破产企业第一债权人的破产企业内部职工在破产拍卖中的投标动机及投标策略对拍卖结果的影响, 进而分析使破产企业内部职工债权得到清偿的最佳参与策略. 通过分析得出结论:企业职工和外部投标人组成的投标联盟投标高于其真实估价.这种投标报价过高策略可以保证清算补偿中作为第一债权人的企业职工的工资和劳动保障费用得到有效的清偿. 进而考虑了在投标人估价对称和非对称情况下投标报价过高策略对拍卖收益的影响.

提出了供应链一般序贯博弈中旁支付自执行契约（SSEC）设计方法,以解决已有关于旁支付契约供应链协调的研究中未能有效地考虑系统收益增量分配合理性、公平性以及过多强调博弈方自发参与旁支付契约的问题. 旁支付自执行契约设计改变了序贯博弈双方的支付函数,使得双方在新条件下的非合作动态博弈中实现了新的子博弈精炼纳什均衡与集中决策全局最优解一致;双方各自收益相对于原动态博弈实现了Pareto改进,双方的最终收益分配不悖于非合作讨价还价博弈的均衡结果.结果表明,在仍然保持供应链分散决策情形下,自执行契约设计使得序贯博弈各方在依靠个人理性(个体利益最优)决策时,取得了的集体理性下的集中决策效果.均衡特性表明自执行契约设计下新博弈决策过程的自执行性、均衡稳定性和帕累托改进性. 为了证明SSEC的有效性和实用性,把自执行契约设计方法应用于协调批量契约两级供应链模型、两寡头产量竞争动态博弈和两级供应链定价动态博弈.

当前, 企业面临的市场不确定因素越来越多,企业竞争力更多地依赖于信任与合作的供应链关系.必须在传统契约的基础上, 提出更具灵活性的供应链契约.讨论了承诺契约的主要概念, 比较了承诺契约与传统契约模式的差异. 引入了一个不确定环境下的两级供应链模型, 分析了零售商向供应商提供购买量承诺契约时, 供应链成员的最优决策. 在此基础上, 研究了供应链拥有两次补货机会时, 承诺契约的应用情况. 最后, 用一个算例对结论进行了说明.

研究电子商务零售中动态捆绑决策的优化问题. 延迟购买行为会大大降低易逝品零售商的收益水平, 动态捆绑策略是有效解决延迟购买效应的一种营销手段, 计算复杂性和决策的实时性需求是实施动态捆绑策略的难点. 对此, 首先基于延迟购买效用分析提出了易逝品市场需求状态模型和动态捆绑的决策过程模型, 并给出了决策过程模型中随机参数的估计方法. 在此基础上, 根据问题特点对传统Q学习算法加以改进, 使之适应动态捆绑策略的优化问题. 模拟实验结果表明: 1)延迟购买程度越大, 动态捆绑策略对收益的贡献也越显著; 2)用所提出的改进型Q学习算法求解动态捆绑策略优化问题具有较高的效率和效用.

研究了采用动态分配策略和固定路线运输策略的单供应商多零售商分销系统. 具体研究两种分销系统: a.供应商实时监控零售商库存水平并依据此信息作决策; b.供应商依赖零售商自行汇报的库存水平作决策. 证明在b系统下, 讲实话不是零售商最优策略, 且b系统期望成本严格大于a系统. 为使b系统获得与a系统相同的期望成本, 研究如何激励零售商讲实话. 由于采用动态分配策略, 系统涉及不止一次的库存决策, 因而每个零售商均有不止一次的机会虚报库存以最小化自己的期望成本. 研究的贡献在于通过一次转移支付解决了零售商多次虚报问题, 使得零售商讲实话成为贝氏均衡; 同时最小化了系统及各零售商的期望成本.

建立了同时送取货的随机旅行时间车辆路径问题(STT-VRPSPD)的机会约束规划模型,构建了分散搜索算法求解策略.分散搜索算法中,针对STT-VRPSPD问题的复杂特性,构造了解的改进策略、组合策略,并采用改进的节约算法构造分散搜索算法初始解,从而使文中设计的分散搜索算法更加适应STT-VRPSPD问题特有的负载波动性.仿真实验中,首先对分散搜索算法的参数设置进行分析,确定了最优参数组合;然后基于经典的Dethloff算例数据,构造了STT-VRPSPD的测试算例,并对分散搜索算法和遗传算法进行了对比分析,结果表明,分散搜索算法对于STT-VRPSPD的求解质量优于遗传算法.

为了对时间序列数据进行聚类分析, 提出了一种基于独立成分分析的时间序列多路归一化割谱聚类方法, 并给出了利用独立成分分析对时间序列数据进行特征提取和降维的理论解释. 该方法首先利用独立成分分析对时间序列数据进行特征提取, 然后利用多路归一化割谱聚类方法完成对时间序列特征数据的聚类分析, 从而得到了一种新的基于特征的时间序列聚类方法. 为了验证该方法的可行性和有效性, 将其应用于仿真时间序列数据和实际的股票时间序列数据聚类分析中, 取得了较好的数值结果.

多星联合对地观测调度问题作为一类大规模组合优化问题, 其求解算法往往采用启发式或超启发式. 运用列生成思想对该问题设计了完全搜索算法. 在建立了问题的整数规划模型之后, 将原问题分解为集合配置主问题和含时间窗口的最短路径子问题, 其中集合配置主问题采用主单纯型法通过CPLEX求解, 含时窗的最短路径子问题采用动态规划求解, 该动态规划算法围绕观测冲突时段这一关键资源进行最优子路径的扩展. 只有在子问题的最优解对主问题的优化目标仍有改进时, 主问题的约束矩阵列才被扩展. 该算法针对部分算例得到了最优解, 其余算例也在指定的时间内得到了相比一种基于优先级的启发式算法更优的解.

针对决策信息为区间直觉模糊数且属性权重完全未知的多属性群决策问题, 提出了一种基于信息熵的决策方法. 为保证决策的完善性, 首先从区间直觉模糊数的几何意义出发, 提出了一种相对合理的比较方法, 同时定义了一种区间直觉模糊矩阵的规范化方法, 并详细论证了方法的相关性质. 该方法不仅能够保证区间直觉模糊数的形式, 而且最大程度的降低了信息损失. 接着, 提出一种基于区间直觉模糊值熵最大化的权重确定方法, 最后, 将该方法应用在ERP选优的群决策问题中, 用一个实例验证了方法的有效性.

粗集理论中的核心概念——下近似和上近似的经典定义是以不可分辨关系为基础的, 这种定义方式适合于处理名义属性. 然而, 许多现实问题既包括定性属性也包括定量属性, 因此有必要对不可分辨关系进行泛化. 首先在单个属性层次上根据适合的相似性测度定义了二元关系, 对这些二元关系进行聚合成为属性集合层次上的全局二元关系. 决策类并集的粗糙近似和边界域则定义在全局二元关系的基础上. 然后定义了粗糙近似和边界域的运算, 从而可以描述确定性、可能性和怀疑性的知识, 并且证明了这些运算满足的粗糙包含性、互补性、边界域恒等性和单调性. 这种新的粗集方法可以描述包含定性属性和定量属性的决策表中包含的不一致性.

分析了模糊数学、灰色系统理论和粗糙集理论的特点以及不确定性系统信息不完全、数据不准确的基本特征, 论述了科学(科学理论、科学方法、科学模型)的简单性原则, 运用精细化模型遭遇不精确而形式上较为粗略的不确定性模型却往往能够取得满意效果的实际例证阐明了在信息不完全、 数据不准确的情况下片面追求模型精细化不是一种明智的选择.

为解决在工程项目管理中将组织和项目隔离的问题, 提出了大型工程项目系统的组织-任务相互作用网络模型. 在随机失效和故意攻击的条件下, 分别对随机型、集权型和金字塔型组织网络结构对项目工期的影响进行了解析和仿真分析. 研究结果表明: 只需攻击一定比例的组织节点即可导致整个网络完全瘫痪, 从而造成工期严重延误. 当组织中较少比例节点遭受故意攻击时, 项目工期将明显多于同样比例节点存在随机失效的情况. 以广州-珠海城际轨道交通工程项目为例, 构建了该项目的相互作用网络并对其组织节点面临随机失效和故意攻击的情况下进行了风险分析.

针对Bayes network (BN)能很好地表示变量的不确定性和相关性, 并能直接进行不确定性推理的优势, 提出了基于BN含失效节点的网络可靠性评估方法. 建模方面, 给出了通过节点分割去环构建有向无环图及条件概率表的具体方法; 推理方面, 通过节点消隐, 减小BN规模, 有效降低推理复杂度. 分析了算法复杂度, 并通过算例证明了算法的有效性和适用性. 由于BN建模及推理的灵活性, 该方法可研究同时含节点失效、共因失效的网络可靠性, 况且通过BN推理除得到网络失效概率和部件重要度外, 还可得到网络失效条件下任一部件失效或者共因失效发生的概率, 为故障诊断和维护提供指导.