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Netica 是一個功能大且易于使用的程序，用于處理信念網(wǎng)絡(luò)和影響圖。它具有用于繪制網(wǎng)絡(luò)的直觀流暢的用戶界面，變量之間的關(guān)系可以作為單獨的概率輸入，以方程的形式，或者從數(shù)據(jù)文件中學(xué)習(xí)（可能是普通的制表符分隔的形式，并且有“缺失數(shù)據(jù)”）。
創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)后，可以銅鼓剪切和粘貼將其包含的知識轉(zhuǎn)移到其他網(wǎng)格，或者通過創(chuàng)建具有斷開連接的節(jié)點庫以模塊話形式保存。當(dāng)然，網(wǎng)絡(luò)和庫可以保存在文件中或打印出來。
Netica可以使用網(wǎng)絡(luò)使用快的和現(xiàn)代的算法執(zhí)行各種推理。給定一個我們知之甚少的新案例，Netica將為全部未知變量找到合適的值或概率。這些值或概率可以以多種不同的方式顯示，包括條形圖個儀表。案例可以方便地保存到文件中，然后在帶回網(wǎng)絡(luò)（或不同的網(wǎng)絡(luò)）進(jìn)行進(jìn)一步查詢，或開率有關(guān)案例的新信息。Netica可以使用影響圖來找到使指定變量的期望值的決策。Netica可以構(gòu)建有條件的計劃。
Netica可用于多種方式轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)。不在感興趣的變量可以在不改變其余變量之間的整體關(guān)系的情況下被刪除（從技術(shù)上講，當(dāng)我們不知道變量的值時，概率會被“求和”，而當(dāng)我們知道變量的值時會使用使用更復(fù)雜的操作）。概率模型可以通過反轉(zhuǎn)網(wǎng)絡(luò)的單個鏈接、刪除或添加因果影響、一次一個決策等操作來探索。這些操作只需要單擊鼠標(biāo)即可完成，這使得Netica適合輕松探索，以及網(wǎng)格和影響圖概念。
Netica目前正在開發(fā)許多新特性和功能。預(yù)計它將 在未來幾年繼續(xù)成為引入新貝葉斯網(wǎng)絡(luò)功能的行業(yè)引導(dǎo)者。
新功能：
AutoNetica從貝葉斯網(wǎng)絡(luò)生成網(wǎng)站。
生成可以合并到其他文檔中的演示質(zhì)量圖形。
5.0 及更高版本可以從數(shù)據(jù)中進(jìn)行鏈接結(jié)構(gòu)的 TAN 學(xué)習(xí)。
將信念（貝葉斯）網(wǎng)絡(luò)編譯為派系的連接樹，以進(jìn)行快速概率推理。
廣泛的內(nèi)置和在線幫助。
無需實用程序的敏感性分析。
可以生成關(guān)于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、節(jié)點、狀態(tài)、CPT、案例、發(fā)現(xiàn)、信念、敏感性結(jié)果、其他推理結(jié)果等方面的高度可定制的報告。
可以使用案例文件測試網(wǎng)絡(luò)的性能。
Netica 將為所需的每個節(jié)點打印出混淆矩陣、錯誤率、對數(shù)和二次 (Brier) 評分規(guī)則結(jié)果、校準(zhǔn)表和驚喜指數(shù)。
可以為順序決策問題找到?jīng)Q策（即，后來的決策取決于先前決策的結(jié)果）。
可以通過使用團(tuán)樹有效地求解影響圖。
可以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)概率關(guān)系，即使缺少數(shù)據(jù)。
提供信念網(wǎng)絡(luò)和影響圖的簡單圖形編輯，包括：
在不丟失概率關(guān)系的情況下剪切/粘貼/復(fù)制節(jié)點
顯示節(jié)點的多種方式（條形圖、儀表等）
與彎曲的鏈接以保持復(fù)雜的圖表有序
允許對每個節(jié)點進(jìn)行評論、跟蹤作者、何時更改等
無限級別的撤消/重做
允許通過方程輸入概率關(guān)系，具有內(nèi)置概率函數(shù)庫和其他數(shù)學(xué)函數(shù)。
具有易于離散化連續(xù)變量的設(shè)施。
可以反轉(zhuǎn)影響圖或信念網(wǎng)絡(luò)的單個鏈接和“總結(jié)”節(jié)點，以進(jìn)行模型探索。
支持?jǐn)嚅_的鏈接，這使得概率關(guān)系庫成為可能（參見圖 1）。
可以用值隨時間變化的節(jié)點來表示網(wǎng)絡(luò)（為此類節(jié)點定義了持久性），并具有具有時間延遲的鏈接（允許循環(huán)）。該軟件可以自動將這些網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換為覆蓋有限時間段的擴(kuò)展常規(guī)網(wǎng)絡(luò)（參見圖 2）。
接受可能性發(fā)現(xiàn)（即虛擬證據(jù)），以及某些變量不在某種狀態(tài)的形式的發(fā)現(xiàn)。
可以以多種形式顯示節(jié)點和推理結(jié)果，包括信念條形圖和真/假計（見圖 3）。
易于定制顯示器以適合用戶。
支持每個節(jié)點和網(wǎng)絡(luò)的文檔和跟蹤（帶有評論、標(biāo)題、作者、上次更改時間等）
對網(wǎng)絡(luò)的大小或復(fù)雜性沒有內(nèi)置限制，因此它們僅受可用內(nèi)存的限制。
可以與Netica API產(chǎn)品協(xié)同工作（例如，共享相同的文件）。
【英文介紹】
Netica is a powerful, easy-to-use, complete program for working with belief networks and influence diagrams. It has an intuitive and smooth user interface for drawing the networks, and the relationships between variables may be entered as individual probabilities, in the form of equations, or learned from data files (which may be in ordinary tab-delimited form and have "missing data").
Once a network is created, the knowledge it contains can be transferred to other networks by cutting and pasting, or saved in modular form by creating a library of nodes with disconnected links. Of course, the networks and libraries may be saved in files or printed out.
Netica can use the networks to perform various kinds of inference using the fastest and most modern algorithms. Given a new case of which we have limited knowledge, Netica will find the appropriate values or probabilities for all the unknown variables. These values or probabilities may be displayed in a number of different ways, including bar graphs and meters. The case may conveniently be saved to a file, and later brought back into the network (or a different network) for further querying, or to take into account new information about the case. Netica can use influence diagrams to find optimal decisions which maximize the expected values of specified variables. Netica can construct conditional plans, since decisions in the future can depend on observations yet to be made, and the timings and inter-relationships between decisions are considered.
Netica can be used to transform a network in a number of ways. Variables that are no longer of interest may be removed without changing the overall relationships between the remaining variables (technically, the probabilities are "summed out" when we don't know the variable's value, and a more complex operation is used when we do). Probabilistic models may be explored by such operations as reversing individual links of the network, removing or adding causal influences, optimizing one decision at time, etc. These operations may be done with just a click of the mouse, which makes Netica very suitable for easy exploring, and for teaching belief network and influence diagram concepts.
There are many exciting new features and capabilities for Netica currently under development. Expect it to continue to be an industry leader in introducing new Bayes net capabilities over the coming years.
