怎么通俗易懂地解释贝叶斯网络和它的应用？

我们首先呢下载贝叶斯网络工具箱再个呢解压压缩包然后将工具箱中bnt文件夹复制到matlab工具箱文件夹中（D:\Program Files\MATLAB\R2014a\toolbox）最后是打开matlab2014a，贝叶斯网络是处理不确定信息做有效的表示方法之一。其关键的特征之一是提供了把整个概率分布分解成几个局部分布的方法，网络的拓扑结构表明如何从局部的概率分布获得完全的联合概率分布。 贝叶斯网络适合于对领域知识具有一定了解的情况，至少对变量间的依赖关系较清楚。否则直接从数据中学习贝叶斯网络结构复杂性极高（随节点的增加成指数级增长）在这个网络meta分析中，研究者比较了多种非类固醇抗炎药治疗膝、 髋关节骨性关节炎疼痛的疗效，那两个大点就是样本量最大的两个不同的药物组（变量）。当然，伟大的贝叶斯统计怎么会仅仅局限于对文献数据的网络meta分析？教科书上说，贝叶斯网络，既形式上，一个贝叶斯网络就是一个有向无环图，结点表示随机变量，可以是可观测量、隐含变量、未知参量或假设等；结点之间的邮箱边表示条件依存关系，箭头指向的结点依存于箭头发出的结点（父节点），每个结点都与一个概率函数相关。看看！说明啥？长得多么多么像医学中各个疾病与其危险因素的关系啊！多么多么像临床诊断指南里一下症状中几条中满足几条考虑诊断的诊断轴啊！

很早以前，不确定性推理就是人工智能的一个重要研究领域。尽管许多人工智能领域的研究人员引入其它非概率原理，但是他们也认为在常识推理的基础上构建和使用概率方法也是可能的。为了提高推理的准确性，人们引入了概率理论。最早由Judea Pearl于1988年提出的贝叶斯网络实质(Bayesian Network)上就是一种基于概率的不确定性推理网络。它是用来表示变量集合连接概率的图形模型，提供了一种表示因果信息的方法。当时主要用于处理人工智能中的不确定性信息。随后它逐步成为了处理不确定性信息技术的主流，并且在计算机智能科学、工业控制、医疗诊断等领域的许多智能化系统中得到了重要的应用。