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目前，在贝叶斯网络中插入隐藏变量的主要目的是简化贝叶斯网络结构，从而提高推理效率，但隐藏变量使用不当会降低推理的可靠性．本文以提高贝叶斯网络的局部最优解释推理能力为标准插入隐藏变量，并将最优解释、星形结构和Gibbs抽样相结合来确定隐藏变量的位置、取值和维数，因此，通过隐藏变量的引入，在能够提高推理效率的同时，还可改进推理的可靠性．