【摘要】文章利用贝叶斯弹网模型在小样本高维数据变量选择上的优势，将弹网正则化方法与高斯图模型相结合，提出了贝叶斯图弹网（BGEN）模型，并通过分块Gibbs采样方法对精度矩阵进行估计；同时，为了让所提出的模型能够在高维数据下拥有更好的性能以提升模型的鲁棒性，将所提出的模型进一步推广至贝叶斯自适应图弹网（BAGEN）模型。数值模拟和实例分析表明：在小样本高维情形下，所提方法具有明显优势。