Співавтор: Павлюк О.В. Для побудови моделі досліджуваного процесу у вигляді мережі Байєса необхідно виявити і використати існуючі причинно-наслідкові зв’язки між змінними процесу. Для цього необхідно розрахувати взаємну інформацію між змінними, вибраними в якості вузлів, і встановити ступінь взаємозалежності змінних між собою. Динамічні мережі Байєса дають можливість описати зміни процесу у часі і призначені для прийняття рішень стосовно значень оцінок його стану (так само, як і статистичні мережі) в умовах наявності невизначеностей. Для простоти представлення моделі у більшості випадків було прийнято, що кількість змінних та зв’язки між ними повторюються в кожний наступний момент часу, а властивості ДМБ в цілому відповідають марковському процесу першого порядку. Це спростило процедуру побудови мережі та її використання для прийняття рішення стосовно стану процесу. Загалом побудова динамічної мережі Байєса складається з таких етапів: (1) – побудова статичної структури мережі (що повторюється на кожному інтервалі часу) та (2) – побудова динамічної структури мережі, що включає визначення зв’язків між двома сусідніми інтервалами часу. Отриману структуру використовують для формування висновку на кожному часовому інтервалі (періоді дискретизації даних). В подальших дослідженнях планується розширити наведену вище методику на більш загальні випадки, наприклад, на гібридні мережі, та порівняти отримані результати з іншими методами, зокрема, з ієрархічними методами прийняття рішень.