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贝叶斯网络分类器（BNC）结构学习是一个NP难题。贪婪搜索（GS）算法是一种有效且准确性较高的结构学习算法，但贪婪搜索算法很容易陷人局部最优。标准遗传算法是一种全局搜索优化算法，它通过模拟生物种群的进化过程，得到全局最优解。但就其个体而言，个体局部解的质量无法保证，不具备局部寻优的能力。提出了将两种算法相结合，以贝叶斯信息标准（BIC）测度为评价函数，得到一种混合遗传算法，实现了它们的优势互补。实验表明：该算法优于单独利用GS算法进行Bayesian网络结构学习，从而说明该算法的正确性和有效性。