基于贝叶斯网络的能力评价方法和系统

本发明涉及人工智能技术领域，提供一种基于贝叶斯网络的能力评价方法，通过采集能力评价的历史数据，历史数据至少包括影响因素集、能力维度集、能力值集，根据影响因素集和能力维度集作为输入，能力值集作为输出，建立映射关系。构建贝叶斯网络模型，经过训练后输出贝叶斯网络模型；采集影响能力评价的影响因素集，输入训练好的贝叶斯网络模型进行评价，输出能力值集并可视化。本发明还公开了一种用于上述方法的系统，该方法与系统能够将因素权重设置完全交给了贝叶斯网络模型的训练过程，影响能力值变化的相关因素也在网络中进行了更为精准的表达，根据实际情况的变化进行实时调整权重，大大地提高了能力评价的客观性和可解释性。