随着项目管理发展，越来越多现代企业以多项目运营为主要运作模式。对于以多项目运营为主要模式的企业来说，由于其资源有限性，在资源约束下，各个项目在质量、成本、进度等方面差别很大，面临的风险也非常大。因此，能否快速对多项目中的风险进行识别、评价和在此基础上的风险控制是多项目企业成功的关键。快速而准确的项目风险评价，也正成为新竞争环境中影响多项目运作企业敏捷性和竞争力的关键技术之一。怎样在多项目环境下快速准确地对其中的风险进行评价，从而为风险控制奠定基础，这个问题值得深入研究。本文运用贝叶斯网络知识构建了基于贝叶斯网络的项目族风险评价模型，对多项目环境下项目族风险进行评价。首先，本文依据模糊粗糙集的知识，构建了多项目环境下项目族工作分解结构模型，同时对项目族元素标准化进行了程序设计，并运用实例证明了模型的可行性，满足了客户快速、有效、低成本创建工作分解结构的需求，同时也为项目族风险识别奠定了基础。其次，本文在项目族工作分解结构模型的基础上对项目族中的风险进行识别，构建项目族风险评价指标体系。然后，本文根据项目族风险评价指标体系，运用贝叶斯的相关知识，构建了贝叶斯网络拓扑结构，并对网络结构中的节点进行设置和赋值，然后运用软件进行贝叶斯网络推理，确定节点后验概率大小，从而建立基于贝叶斯网络的项目族风险评价模型。最后，在本文的第五章，利用MSBNx软件，对构建的项目族风险评价系统进行实验仿真，以验证本文前两章中所阐述的基于贝叶斯网络的项目族风险评价方法的可行性。本文的研究成果在理论上丰富并拓展了多项目环境下风险评价的理论与方法，在实践中为以多项目运营企业的风险评价和控制行为提供了有效参考，两方面兼具重要的价值和意义。