贝叶斯网络源matlab代码

贝叶斯网络的源代码实现相对复杂，这里给出一个简单的贝叶斯网络源代码示例，用于演示如何使用MATLAB实现贝叶斯网络的推断：

% 导入贝叶斯网络工具箱
addpath('BNT'); % 设置BNT工具箱的路径
init_bnt(); % 初始化BNT工具箱

% 创建贝叶斯网络的结构
N = 3; % 变量的数量
dag = zeros(N);
dag(1,2) = 1; % 定义节点1为父节点，节点2为子节点
dag(1,3) = 1; % 定义节点1为父节点，节点3为子节点

% 定义变量和变量类型
discrete_nodes = 1:N; % 定义所有变量为离散型变量
node_sizes = [2 2 2]; % 每个变量的取值个数

% 创建贝叶斯网络对象
bnet = mk_bnet(dag, node_sizes, 'discrete', discrete_nodes);

% 设置贝叶斯网络的概率表
bnet.CPD{1} = tabular_CPD(bnet, 1, [0.5 0.5]); % 设置节点1的条件概率表
bnet.CPD{2} = tabular_CPD(bnet, 2, [0.8 0.2 0.2 0.8]); % 设置节点2的条件概率表
bnet.CPD{3} = tabular_CPD(bnet, 3, [0.9 0.1 0.1 0.9]); % 设置节点3的条件概率表

% 进行推断
engine = jtree_inf_engine(bnet); % 创建推断引擎
evidence = cell(1, N); % 定义观测证据
evidence{1} = 1; % 观测节点1取值为1
[engine, loglik] = enter_evidence(engine, evidence); % 输入观测证据
marg = marginal_nodes(engine, 2); % 计算节点2的边缘分布
marg.T % 显示节点2的边缘分布表

% 移除贝叶斯网络工具箱路径
rmpath('BNT');

以上示例代码创建了一个具有3个离散型变量的贝叶斯网络，其中节点1为父节点，节点2和节点3为子节点。然后，代码设置了贝叶斯网络的概率表，并使用观测证据进行推断，计算了节点2的边缘分布。请注意，此代码仅用于演示目的，贝叶斯网络的实际应用可能更加复杂。

以上代码使用了BNT（Bayes Net Toolbox for MATLAB），这是一个常用的MATLAB工具箱，用于构建和推断贝叶斯网络。你可以在BNT的官方网站上找到更多有关BNT的信息，并下载并安装它。