贝叶斯网络(Bayesian networks，BN)最近在众多领域中引发了兴趣，参与了许多不同的应用，包括经济、风险分析、资产和负债管理、人工智能和机器人、交通系统规划和优化、政治学分析、法律和法医科学评估、药理学和药物基因组学、系统生物学和代谢组学、心理学和政策制定和社会方案评价等。这种强烈的响应可以看出，结构和过程的概率贝叶斯模型是可靠的和稳定的因果关系的表示。与传统的频率统计方法相比，BN通过合并新的数据而获得增量或纵向改进的能力提供了额外的优势。本书的参与者阐明了BN这些方面的各种新的进展。

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• 第一章 Introductory Chapter: Timeliness of Advantages of Bayesian Networks By Douglas S. McNair
• 第二章 An Economic Growth Model Using Hierarchical Bayesian Method By Nur Iriawan and Septia Devi Prihastuti Yasmirullah
• 第三章 Bayesian Networks for Decision-Making and Causal Analysis under Uncertainty in Aviation
• 第四章 Using Bayesian Networks for Risk Assessment in Healthcare System
• 第五章 Continuous Learning of the Structure of Bayesian Networks: A Mapping Study
• 第六章 Multimodal Bayesian Network for Artificial Perception
• 第七章 Quantitative Structure-Activity Relationship Modeling and Bayesian Networks: Optimality of Naive Bayes Model
• 第八章 Bayesian Graphical Model Application for Monetary Policy and Macroeconomic Performance in Nigeria