matlab贝叶斯网络推演代码

以下是一个简单的Matlab贝叶斯网络推演代码的例子：

% 创建一个简单的贝叶斯网络
dag = zeros(3,3);
dag(1,3) = 1;
dag(2,3) = 1;
discrete_nodes = 1:3;
node_sizes = [2 2 2];
bnet = mk_bnet(dag, node_sizes, 'discrete', discrete_nodes);

% 设置CPD
bnet.CPD{1} = tabular_CPD(bnet, 1, [0.5 0.5]);
bnet.CPD{2} = tabular_CPD(bnet, 2, [0.5 0.5]);
bnet.CPD{3} = tabular_CPD(bnet, 3, [0.2 0.8 0.6 0.4 0.9 0.1 0.3 0.7]);

% 推演
evidence = cell(1,3);
evidence{1} = 2;
evidence{2} = 1;
[engine, loglik] = enter_evidence(jtree_inf_engine(bnet), evidence);
marg = marginal_nodes(engine, 3);
disp(marg.T);

这个例子创建了一个简单的贝叶斯网络，然后设置了每个节点的条件概率分布（CPD），最后使用推演引擎进行推演并输出节点3的边缘概率分布。

相关问题

贝叶斯网络matlab代码

以下是一个简单的贝叶斯网络的 Matlab 代码示例：

首先，我们需要定义变量和它们之间的条件概率分布：

% 定义变量
A = 1; B = 2; C = 3; D = 4;

% 条件概率分布
P(A) = [0.6 0.4]; % A 的边缘概率分布
P(B|A) = [0.8 0.2; 0.3 0.7]; % B 给定 A 的条件概率分布
P(C|A,B) = [0.9 0.1; 0.2 0.8]; % C 给定 A 和 B 的条件概率分布
P(D|C) = [0.7 0.3; 0.1 0.9]; % D 给定 C 的条件概率分布

接下来，我们可以通过调用 `bayesnet` 函数来构建贝叶斯网络：

% 构建贝叶斯网络
dag = zeros(4);
dag(A,[B C]) = 1;
dag(B,C) = 1;
dag(C,D) = 1;
discrete_nodes = 1:4; % 所有节点都是离散的
node_sizes = [2 2 2 2]; % 所有节点的取值数都是 2
bnet = mk_bnet(dag, node_sizes, 'discrete', discrete_nodes);

然后，我们需要指定每个节点的条件概率分布：

% 指定条件概率分布
bnet.CPD{A} = tabular_CPD(bnet, A, P(A));
bnet.CPD{B} = tabular_CPD(bnet, B, 'CPT', P(B|A));
bnet.CPD{C} = tabular_CPD(bnet, C, 'CPT', P(C|A,B));
bnet.CPD{D} = tabular_CPD(bnet, D, 'CPT', P(D|C));

最后，我们可以使用 `inference` 函数来推断节点的后验概率分布：

% 推断后验概率分布
evidence = cell(1, 4);
evidence{D} = 1; % 观测到 D 的取值为 1
engine = jtree_inf_engine(bnet);
[engine, loglik] = enter_evidence(engine, evidence);
marg = marginal_nodes(engine, A);
marg.T % 输出 A 的后验概率分布

这就是一个简单的贝叶斯网络的 Matlab 代码示例。

matlab贝叶斯网络

在Matlab中，贝叶斯网络是通过定义贝叶斯网络结构和参数来构建的。在构建贝叶斯网络时，可以使用工具箱中的函数来生成和定义网络的结构和参数。

首先，贝叶斯网络的结构是通过定义有向无环图(DAG)来表示的，其中每个节点表示一个随机变量，边表示节点之间的依赖关系。可以使用Matlab的代码来定义DAG，例如在前18行的代码中。

接下来，需要定义每个节点的离散值个数。可以使用一个向量来表示每个节点的离散值个数。这个向量通常被称为ns向量。在代码中，第12行给出了每个节点离散值个数的ns向量。

使用工具箱的函数mk_bnet，可以根据定义的DAG和ns向量生成一个贝叶斯网络。这个贝叶斯网络可以理解为工具箱自己定义的一种贝叶斯网络存储方式。在代码中，第14行使用mk_bnet函数生成了一个贝叶斯网络bnet。

最后，需要定义贝叶斯网络的条件概率表，即网络的参数。参数定义了每个节点在给定其父节点的情况下的条件概率。在代码中，第15到18行定义了贝叶斯网络bnet的条件概率表。

总结来说，在Matlab中构建贝叶斯网络涉及定义DAG、ns向量、使用mk_bnet函数生成贝叶斯网络bnet，以及定义条件概率表。通过这些步骤，可以构建一个贝叶斯网络来进行概率推断和预测。