应用证据推理方法进行决策的matlab代码

证据推理是一种基于概率的推理方法，可以用来处理不确定性信息。Matlab中可以使用BayesNet Toolbox来实现证据推理。

以下是一个简单的示例代码，用于演示如何使用BayesNet Toolbox进行证据推理：

% 定义节点
N = 3; % 节点数
dag = zeros(N,N); %DAG
names = {'X1', 'X2', 'X3'}; %节点名称
discrete_nodes = 1:N; %离散节点
node_sizes = [2 2 2]; %节点大小
onodes = []; %无观测节点
bnet = mk_bnet(dag, node_sizes, 'names', names, 'discrete', discrete_nodes, 'observed', onodes);

% 定义条件概率表
bnet.CPD{1} = tabular_CPD(bnet, 1, [0.4 0.6]);
bnet.CPD{2} = tabular_CPD(bnet, 2, [0.2 0.8]);
bnet.CPD{3} = tabular_CPD(bnet, 3, [0.8 0.6 0.3 0.1 0.2 0.4 0.7 0.9]);

% 推理
evidence = cell(1,N); %无证据
evidence{1} = 2; %X1=2
[engine, loglik] = enter_evidence(bnet, evidence);
marg = marginal_nodes(engine, 2); %计算X2的边际概率
disp(marg.T); %输出结果

在这个例子中，我们定义了一个包含3个离散节点的贝叶斯网络，并指定了每个节点的条件概率表。然后我们将X1=2作为证据，使用enter_evidence函数进行推理，并计算X2的边际概率。最后输出结果。

需要注意的是，BayesNet Toolbox需要先安装并加载，可以通过以下命令来加载：

addpath('BayesNet Toolbox的路径')