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本文基于Structural EM等相关算法，选择具有代表性的网络作为初始网络，对其在数据缺失情况下学习贝叶斯网中所扮演的角色进行了实验性的探讨。从比较充分详实的实验结果中本文得到一重要结论，即训练数据集规模足够大和缺失率不高时，初始网络对整个贝叶斯网学习的最终结果不是至关重要的。但是，对于训练数据集规模不充分和缺失率较高时情况则相反，此时选择与训练数据集相关性越高的初始网络能得到越好的结果。