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针对故障诊断过程中决策误判的损失问题，将最小风险决策与树增强朴素贝叶斯相结合，提出了一种新的决策诊断模型。引入决策损失测度函数，构造基于最小风险准则的TAN推理模型，及基于该模型的三级椎理机制，以最大限度减少误判的发生。以航天航空系统环境中作业人员生理参数数据集进行有效性验证，与其他相关智能推断模型对诊断结果进行对比。实验结果表明，采用最小风险准则的贝叶斯网络分类器进行推理诊断，具有更低的决策总损失。