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基于改进准则的贝叶斯网络模型选择：理论、方法与实践
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今数字化和信息化飞速发展的时代，各领域对数据的依赖程度日益加深，如何从海量且复杂的数据中挖掘有价值的信息，成为众多研究和应用的关键问题。贝叶斯网络作为一种强大的概率图模型，应运而生并得到了广泛应用。
贝叶斯网络以其独特的优势在众多领域崭露头角。在医学诊断领域，贝叶斯网络可以整合患者的各种症状、检查结果以及病史等多源信息，通过概率推理准确地判断患者可能患有的疾病，为医生制定精准的治疗方案提供有力支持。例如，在诊断心血管疾病时，网络可以综合考虑患者的年龄、血压、血脂、家族病史等因素，对患病风险进行量化评估，
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