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摘要
复杂体系的自学习是其智能性、复杂性和自适应性的核心驱动因素，然而目前学术界对其自学习机制的深入解析却比较少见。本文设计了一种基于智能体(agent)技术的GERT网络Bayes“互动-模仿”学习机制。首先根据节点逻辑关系构建复杂体系过程A-GERT网络，再结合Bayes理论进行网络节点传递概率自学习，进而搭建起“互动-模仿”学习机制模型。最后以新兴产业技术突破体系为研究对象进行分析，结果表明，在目标效益驱动下，通过Bayes自学习传递概率能产生相应的动态变化，凸’显技术突破关键路径，为企业决策产业技术突破方案提供建议。
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