fullbnt中enter_evidence
时间: 2024-01-23 08:00:26 浏览: 37
fullbnt中的enter_evidence是指在贝叶斯网络中输入证据或观察的过程。fullbnt是一个用于贝叶斯网络推理的MATLAB工具箱,它提供了一系列函数用于模型构建、推理和分析。
在使用fullbnt进行贝叶斯网络推理时,我们可以通过enter_evidence函数来输入证据。该函数接受两个参数,一个是贝叶斯网络模型,另一个是证据(或观察)的值。证据可以是一个向量或矩阵,表示对网络中某个或多个节点的观察结果。
使用enter_evidence函数后,fullbnt会根据输入的证据值对网络进行推理,计算出给定观察结果下各节点的概率分布。具体来说,fullbnt使用了贝叶斯定理和网络的条件概率表来计算推理结果。
通过输入不同的证据值,我们可以对贝叶斯网络进行不同的推理。例如,当我们知道某些节点的真实值时,可以通过enter_evidence函数将这些节点的值输入网络,然后推理出其他节点的概率分布。这样可以方便我们进行预测、解释和决策。
总之,fullbnt中的enter_evidence函数是用来在贝叶斯网络中输入证据或观察的过程。通过输入不同的证据值,可以进行网络推理,计算各节点的概率分布,实现更精准的预测和分析。
相关问题
fullbnt使用方法
FullBNT是一个用于贝叶斯网络建模和推理的MATLAB工具箱。下面是使用FullBNT的基本步骤:
1. 安装FullBNT:从FullBNT的官方网站 http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/5931-bnt-bayesian-network-toolbox 下载FullBNT的压缩包,解压缩之后将FullBNT文件夹添加到MATLAB的搜索路径中。
2. 创建贝叶斯网络:使用bnet = mk_bnet()函数创建一个空的贝叶斯网络对象。然后使用add_node函数添加节点,并使用set_node_size函数设置每个节点的状态数。
3. 定义条件概率表:使用bnet.CPD{i} = ...语句定义每个节点的条件概率表。例如,对于一个具有两个父节点的节点i,可以使用CPT = reshape([0.2 0.8 0.6 0.4 0.5 0.5 0.7 0.3],[2 2 2])来定义该节点的条件概率表。
4. 学习贝叶斯网络:使用bnet = learn_params(bnet,data)函数来从数据中学习贝叶斯网络的参数。其中,data是一个N×D的矩阵,其中N是样本数,D是变量数。
5. 推理:使用engine = jtree_inf_engine(bnet)函数创建一个推理引擎,并使用evidence = cell(1,N)和evidence{i} = k来设置证据节点i的取值为k。然后使用[engine, loglik] = enter_evidence(engine, evidence)函数进行推理,并使用marg = marginal_nodes(engine,i)函数获取节点i的边缘概率分布。
6. 可视化:使用view(bnet)函数可以可视化贝叶斯网络。使用draw_layout(engine.dag)函数可以可视化推理引擎的有向无环图。
以上是FullBNT的基本使用步骤,更多详细信息可以参考FullBNT的官方文档。
逐行详细解释: void DstExistenceFusion::UpdateWithoutMeasurement(const std::string &sensor_id, double measurement_timestamp, double target_timestamp, double min_match_dist) { SensorObjectConstPtr camera_object = nullptr; if (common::SensorManager::Instance()->IsCamera(sensor_id)) { camera_object = track_ref_->GetSensorObject(sensor_id); UpdateToicWithoutCameraMeasurement(sensor_id, measurement_timestamp, min_match_dist); } SensorObjectConstPtr lidar_object = track_ref_->GetLatestLidarObject(); SensorObjectConstPtr camera_object_latest = track_ref_->GetLatestCameraObject(); SensorObjectConstPtr radar_object = track_ref_->GetLatestRadarObject(); if ((lidar_object != nullptr && lidar_object->GetSensorId() == sensor_id) || (camera_object_latest != nullptr && camera_object_latest->GetSensorId() == sensor_id) || (radar_object != nullptr && radar_object->GetSensorId() == sensor_id && lidar_object == nullptr && camera_object_latest == nullptr)) { Dst existence_evidence(fused_existence_.Name()); double unexist_factor = GetUnexistReliability(sensor_id); base::ObjectConstPtr obj = track_ref_->GetFusedObject()->GetBaseObject(); double dist_decay = ComputeDistDecay(obj, sensor_id, measurement_timestamp); double obj_unexist_prob = unexist_factor * dist_decay; existence_evidence.SetBba( {{ExistenceDstMaps::NEXIST, obj_unexist_prob}, {ExistenceDstMaps::EXISTUNKNOWN, 1 - obj_unexist_prob}}); // TODO(all) hard code for fused exist bba const double unexist_fused_w = 1.0; double min_match_dist_score = min_match_dist; // if (!sensor_manager->IsCamera(sensor_id)) { // min_match_dist_score = std::max(1 - min_match_dist / // options_.track_object_max_match_distance_, 0.0); // } ADEBUG << " before update exist prob: " << GetExistenceProbability() << " min_match_dist: " << min_match_dist << " min_match_dist_score: " << min_match_dist_score; fused_existence_ = fused_existence_ + existence_evidence * unexist_fused_w * (1 - min_match_dist_score); ADEBUG << " update without, EXIST prob: " << GetExistenceProbability() << " 1 - match_dist_score: " << 1 - min_match_dist_score << " sensor_id: " << sensor_id << " dist_decay: " << dist_decay << " track_id: " << track_ref_->GetTrackId(); } UpdateExistenceState(); }
这是一个名为DstExistenceFusion的类中的一个函数UpdateWithoutMeasurement。该函数的作用是在没有测量数据的情况下更新目标的存在状态。该函数接受四个参数,分别为传感器ID(sensor_id)、测量时间戳(measurement_timestamp)、目标时间戳(target_timestamp)和最小匹配距离(min_match_dist)。
首先,该函数通过传感器ID获取摄像头的SensorObject(SensorObjectConstPtr类型)。
然后,通过调用track_ref_对象的GetLatestLidarObject()、GetLatestCameraObject()和GetLatestRadarObject()函数,获取最新的激光雷达、摄像头和毫米波雷达的SensorObject(SensorObjectConstPtr类型)。
接下来,如果激光雷达、摄像头或毫米波雷达的SensorObject的SensorId与传入的sensor_id相同,则执行目标存在性融合操作。在目标存在性融合操作中,首先创建一个Dst类型的存在证据(existence_evidence),并设置其置信度。置信度的计算包括了未存在因子(unexist_factor)、距离衰减因子(dist_decay)和目标不存在的概率(obj_unexist_prob)。
然后,将existence_evidence与融合目标的存在证据(fused_existence_)进行合并,得到新的存在证据。在合并操作中,需要考虑到未存在因子的权重和最小匹配距离的得分。
最后,更新目标的存在状态并返回。