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在数据缺失的情况下，文章建立的贝叶斯网络结构学习方法BC-ISOR基于界定折叠方法进行变量集联合概率的估计，基于依赖分析的基本思想进行贝叶斯网络的结构学习。该方法的概率估计与数据的缺失率无关，并有效降低了条件独立性检验的次数和阶数，因而具有良好的学习效率并能避免陷入局部最优；针对Asia网络的实验结果表明，该方法比经典方法SEM具有更好地时效性和精确性。