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本文在深入分析树扩张型朴素贝叶斯分类器的基础上，进一步提出了限制高度的森林扩张型贝叶斯网络分类模型，基于有向生成森林的限制性贝叶斯网络分类模型，以及基于强属性选择的限制性贝叶斯网络分类模型等3种新的限制性贝叶斯网络分类器。将新的分类算法与朴素贝叶斯分类器和树扩张型朴素贝叶斯分类器进行了比较，通过大量实验验证了这些算法的有效性和实用性，它们可以应用于求解众多实际的数据挖掘问题。