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通过分析属性相关性的度量和贝叶斯定理的变形公式,研究基于强属性限定的贝叶斯分类模型SANBC和基于多维属性限定的贝叶斯分类模型MANBC,通过添加增强弧的方式表示属性间的依赖关系,弱化了朴素贝叶斯的独立性假设,扩展了朴素贝叶斯分类模型的结构.实验结果表明,与朴素贝叶斯分类模型相比,两种分类模型均具有较高的分类正确率.