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针对以往基于约束的贝叶斯网络（Bayesian networks，BN）参数学习方法在处理先验知识时未考虑知识的不确定性这一缺陷，本文为专家知识附加一个表示不确定性的概率。对所有约束，根据其存在与否生成一个组合，计算该组合的概率，并采用凸优化方法计算该组合条件下的参数估计结果。同时，为加速问题求解，将每个具体的凸优化问题分解为一系列可并行求解的子问题。在得到所有约束组合下的参数之后，依照概率加权思想得到参数估计的最终结果。最后，通过空地战场威胁态势评估模型，证明在参数学习过程中考虑知识的不确定性可有效改善