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应用贝叶斯网络分类器进行分类主要分成两阶段。阶段是贝叶斯网络分类器的学，即从样本数据中构造分类器，包括结构学和CPT学；第二阶段是贝叶斯网络分类器的推理，即计算类结点的条件概率，对分类数据进行分类。这两个阶段的时间复杂性均取决于特征值间的依赖程度，因而在实际应用中，往往需要对贝叶斯网络分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设，可以得出各种贝叶斯分类器，Naive Bayes、TAN、BAN、GBN就是其中较典型、研究较深入的贝叶斯分类器。
可查询的数据类型有:车辆出入场记录、卡片管理记录、开关闸记录、管理员收费记录、管理员操作记录。车辆出入场记录车辆出入记录即卡片流通信息的记录，是系统通过对识别出的车牌数据作为ID号来实现信息的采集并储存，如临时车辆进出时间、进出通道（即地点）、当班操作人员、停留时长、抓拍图像等信息“记录在案”以备事后查询，除此之外固定车辆入场时还可以对注册时的车辆信息、车主信息进行提取并保存，将实现“同牌同人同车”的管理和监控。
在一些单位，该应用还可以与车辆调度系统结合，自动客观地记录本单位车辆的车辆情况。车牌识别管理系统采用车牌识别技术提高进出效率。——自动放行，进入指定牌照信息输入系统，并自动读取车辆牌照，查询内部数据库。
卡口系统对监控路段的机动车辆进行全天候的图像抓拍,自动识别车牌号码,通过公安专网与卡口系统控制中心的黑名单数据库进行比对,当发现结果相符合时,系统自动向相关人员发出警报信号。卡口系统记录的图像还可以清楚地分辨司乘人员(前排)的面部特征。高速公路收费系统已经基本实现自动化,当车辆在高速公路收费入口站时,系统进行车牌识别,保存车牌信息,当车辆在高速公路收费出口站时,系统再次进行车牌识别,与进入车辆的车牌信息进行比对,只有进站和出站的车牌一致方可让车辆通行,自动收费系统可以有效地提高车辆的通行效率,并且可以有效地检测出逃费车辆。