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为了解决反舰导弹身份识别所面临的实时性和信息不确定性问题，提出了采用贝叶斯网络识别反舰导弹的方法。设计了4种贝叶斯网络分类器，分别在导弹仿真数据集和UCI数据集上作了测试，比较了它们各自的分类性能。实验结果表明，朴素贝叶斯网络的分类准确率虽然比其它分类器稍低，但它简单有效，稳健性比其它分类器都好，可用于反舰导弹身份的实时识别。