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如何进行最优的特征选择是模式识别的研究重点之一。目前比较常用的最优特征选择方法是BAB和BAB＋算法，然而此算法搜索时间比较长。在此基础上详细地阐述改进的分支定界的原理以及算法，该算法的基本思想是通过剪切那些肯定不会产生最优解的分支，同时引入了部分路径和父路径的概念，以达到决策树能够快速搜索到最优解的目的。实验结果证明了该算法的有效性及优越性。