bntmatlab怎么做mcmc有向无环贝叶斯网络结构学习

发布网友发布时间：2024-10-02 18:39

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热心网友时间：2024-10-06 06:13

基于MATLAB的BNT（贝叶斯网络工具箱）是由Kevin P. Murphy利用MATLAB语言开发的贝叶斯网络学习开源包。该工具箱包含多种贝叶斯网络学习的基础函数库，并支持多种节点类型（概率分布）、精确推理和近似推理、参数学习以及结构学习，同时适用于静态模型和动态模型。
在BNT中，贝叶斯网络通过矩阵表示，其中若节点i指向节点j有一条弧，则矩阵中(i, j)的值为1，否则为0。
BNT提供了多种结构学习算法函数，包括：
1. 在数据完整条件下，使用TANC算法（learn_struct_tan()）学习贝叶斯网络结构。
2. 数据完整条件下，使用K2算法（learn_struct_k2()）、贪婪搜索算法（learn_struct_gs()）和爬山算法（learn_struct_hc()）学习一般贝叶斯网络结构。
3. 在数据缺失条件下，使用EM算法（learn_struct_EM()）和马尔科夫链蒙特卡罗MCMC算法（learn_struct_mcmc()）学习一般贝叶斯网络结构。
参数学习算法函数包括：
1. 在完整数据条件下，参数学习方法主要有最大似然估计（learn_params()）和贝叶斯方法（bayes_update_params()）。
2. 在数据缺失条件下，如果已知网络拓扑结构，可以使用EM算法来计算参数。如果未知网络拓扑结构，则使用结构最大期望SEM算法（learn_struct_SEM()）。
BNT工具箱还包含了推理机制及推理引擎，以提高运算速度并使各种推理算法能够有效应用。推理过程包括：
1. 联合树推理引擎（jtree_inf_engine()）。
2. 全局联合树推理引擎（global_joint_inf_engine()）。
3. 信念传播推理引擎（belprop_inf_engine()）。
4. 变量消元推理引擎（var_elim_inf_engine()）。