matlab构建贝叶斯网络三个父节点一个子节点的模型代码

以下是一个简单的示例，构建了一个三个父节点和一个子节点的贝叶斯网络模型：

% 创建贝叶斯网络对象
bn = bayesnet;

% 定义节点名称
node_names = {'Parent1', 'Parent2', 'Parent3', 'Child'};

% 添加节点
for i = 1:length(node_names)
    bn = add_node(bn, node_names{i});
end

% 定义每个节点的可能取值
node_sizes = [2 3 4 2];
for i = 1:length(node_names)
    bn.sizes(i) = node_sizes(i);
end

% 添加父节点
for i = 2:4
    bn = add_edge(bn, 1, i); % 添加父节点1
end

% 添加父节点2
bn = add_edge(bn, 2, 4);

% 添加父节点3
bn = add_edge(bn, 3, 4);

% 定义每个变量的条件概率表
P1 = [0.6 0.4];
P2 = [0.3 0.4 0.3];
P3 = repmat([0.2 0.3 0.4 0.1], 1, 2);
P4 = [0.7 0.3 0.2 0.8 0.6 0.2 0.3 0.7];

% 添加条件概率表
bn.CPD{1} = tabular_CPD(bn, 1, P1);
bn.CPD{2} = tabular_CPD(bn, 2, P2);
bn.CPD{3} = tabular_CPD(bn, 3, P3);
bn.CPD{4} = tabular_CPD(bn, 4, P4);

% 绘制贝叶斯网络模型
draw_graph(bn.dag);

% 进行推断
evidence = cell(1, length(node_names));
evidence{4} = 1; % 子节点取值为1
[engine, loglik] = enter_evidence(jtree_inf_engine(bn), evidence);
marg = marginal_nodes(engine, 1);
disp(marg.T);

上述代码中，通过 `bayesnet` 函数创建一个空的贝叶斯网络对象，然后使用 `add_node` 函数添加每个节点，使用 `add_edge` 函数添加父节点，使用 `tabular_CPD` 函数添加每个节点的条件概率表。最后，使用 `draw_graph` 函数绘制贝叶斯网络模型，并使用 `enter_evidence` 和 `marginal_nodes` 函数进行推断。