【摘 要】
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作为概率图模型,无限制多维贝叶斯网络分类器（GMBNC）是贝叶斯网络（BN）应用在多维分类应用时的精简模型,只包含对预测有效的局部结构。为了获得GMBNC,传统方法是先学习全局BN;为了
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作为概率图模型,无限制多维贝叶斯网络分类器（GMBNC）是贝叶斯网络（BN）应用在多维分类应用时的精简模型,只包含对预测有效的局部结构。为了获得GMBNC,传统方法是先学习全局BN;为了避免全局搜索,提出了仅执行局部搜索的结构学习算法DOS-GMBNC。该算法继承了之前提出的IPC-GMBNC算法的主体框架,基于进一步挖掘的结构拓扑信息来动态调整搜索次序,以避免执行无效用的计算。实验研究验证了DOS-GMBNC算法的效果和效率：（1）该算法输出的网络质量与IPC-GMBNC一致,优于经典的PC算法;（2）
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