基于贝叶斯因果网络的关键试验因子的确定方法及装置

本申请提供一种基于贝叶斯因果网络的关键试验因子的确定方法及装置，涉及原因追溯技术领域。该方法包括：获取预设的智能系统的多维观测参数，并基于多维观测参数生成初始数据集；基于改进的贝叶斯因果结构学习算法和初始数据集确定初始数据集中的输入因子和目标输出之间的因果结构图；基于因果结构图，对指向目标输出的输入因子进行干预操作，以确定输入因子对目标输出的平均因果影响程度；根据预设的权重融合方式和平均因果影响程度，计算输入因子的重要程度分数并将满足预设的关键因子选取条件的重要程度分数对应的输入因子确定为关键试验因子。本申请在智能系统中，有效确定变量间真正的因果驱动效应，提升了关键试验因子的准确性。