贝叶斯网络是一种图样模型,它是一种自然且可以用来表示因果信息的有效方法,已广泛应用于风险评估,故障诊断、决策系统、基因序列分析和生物医学等众多领域。本文将经典数据挖掘算法和传统贝叶斯网络结构学习算法结合,首先提出两种新的贝叶斯网络结构修剪方法,然后使用不同的贝叶斯估计策略进行模型选择,最后应用于七叶树种子CT切片图像重构。具体内容包括:一、引入频繁项集思想,提出一种新的贝叶斯网络结构修剪算法。该算法利用频繁项集减少了贝叶斯网络结构搜索结点,并在每次对数据集搜索过程中采用双层频繁项集计算方法和启发式遍历,减少了数据集遍历时间。实验结果表明,在高维松散数据集上,新算法在效率和准确性上优于传统的贝叶斯网络学习方法。二、引入遗传算法的思想,修剪贝叶斯网络结构,提出了一种基于遗传算法的贝叶斯网络分类器构建算法。该算法设计了相应的遗传算子,并给出了网络结构的编码方案,保持了遗传算法收敛到全局最优的特点,降低了所学习的贝叶斯网络分类器结构的复杂度。实验结果表明,该算法学习得到的分类器在数据集属性节点个数较多,各个属性之间关系比较复杂时,分类准确率在同类算法中较好。三、基于贝叶斯后验概率的模型选择,提出了一个新的贝叶斯模型选择的聚类分析的算法。对于算法中模型参数的学习,给出了两种不同的贝叶斯估计策略:最大后验估计和条件期望估计。通过实验,新算法与同类基于贝叶斯混合模型的聚类相比,两组测试数据准确率均比较好。四、引入MCMC理论,改进了传统的贝叶斯数据模型,并详细探讨了运用该模型处理图像的原理和步骤,最后利用新方法对七叶树种子CT切片图像进行处理。实验表明新方法用较少的迭代次数以及比较简单的跳转核即可达到传统方法同样的效果。新方法有较好的效率和较低的实现复杂度。