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概述了具有连续变量的贝叶斯网络结构学习存在的主要问题，给出了基于局部优化的具有连续变量的贝叶斯网络结构学习方法．通过构造局部最优回归模式、局部回归模式的条件组合及环路处理，建立了具有连续变量的贝叶斯网络结构，既可以避免复杂的结构打分运算及结构空间搜索，同时又不会出现由于离散化而导致过多的信息丢失及假依赖现象．