针对小样本下贝叶斯网络参数学习结果不准确的问题，提出一种模糊最大后验估计方法，该方法将模糊理论引入到参数学习中，通过对约束效力的度量，利用隶属度函数来确定超参进行学习，以提高约束使用的准确性。实验证明，所提方法可以有效提高参数学习的精度。除此之外，将所提方法应用到网络安全评估中，将通用漏洞评分系统作为专家先验参数，结合漏洞信息迁移样本来进行参数学习。最后，通过节点和路径安全评估验证了所提方法的有效性。
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