提出了一种基于混合团树的智能推理体系架构，利用原始贝叶斯网络中变量之间的依赖关系对连接树进行改造，使得在推理过程中满足以下两个优势：(1)它能直接消除与证据和查询的无关的变量集，使得混合团树得以缩减为更小规模的二级树状结构，进而使消息不必在所有节点中传播；(2)它继承了连接树传播算法中可以重复利用混合团树中预先储存的信息进行加速推理.
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