MATLAB贝叶斯网络工具箱BNT-SLP概率推理与建模系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB环境集成了BNT-SLP工具箱，提供贝叶斯网络结构学习、参数估计与概率推理功能，支持前向后向推理、缺失数据填充及变量预测，适用于数据分析与不确定性建模场景。

详 情 说 明

基于贝叶斯网络工具箱BNT-SLP的概率推理与建模系统

项目介绍

本项目基于BNT-SLP工具箱构建一个完整的贝叶斯网络建模与分析平台。系统集成了贝叶斯网络的结构学习、参数估计、概率推理和可视化分析等功能，支持处理包含离散和连续变量的混合数据类型。通过提供友好的用户接口和丰富的算法选项，本系统能够帮助用户高效地构建概率图模型，并进行准确的概率推理和预测分析。

功能特性

• 结构学习与参数估计：支持从数据中自动学习网络结构，并提供多种参数估计算法
• 概率推理计算：实现前向推理、后向推理等完整的概率推理机制
• 缺失数据处理：支持缺失数据的填充和变量预测
• 网络可视化：提供直观的网络结构图和概率分布可视化
• 混合网络建模：支持离散和连续变量混合建模的贝叶斯网络
• 多种学习算法：集成EM算法、梯度下降等多种学习算法
• 模型验证与评估：提供模型拟合度指标和预测准确率统计

使用方法

数据准备

1. 准备训练数据集：CSV格式的观测数据矩阵，支持离散值和连续值混合输入
2. 可选准备网络结构文件：DOT格式的网络拓扑定义文件
3. 配置参数文件：XML格式的超参数设置（学习率、迭代次数等）
4. 可选提供先验知识：先验概率分布参数

运行流程

1. 配置系统参数和输入文件路径
2. 执行网络结构学习或加载预定义网络结构
3. 进行参数学习和模型训练
4. 执行概率推理和预测分析
5. 查看可视化结果和性能报告

输出结果

• 训练完成的贝叶斯网络模型：包含结构参数和条件概率表
• 推理结果：概率分布矩阵、置信区间估计
• 可视化图形：网络结构图、概率分布图
• 性能报告：模型拟合度指标、预测准确率统计
• 预测结果：新样本的分类/回归预测值及置信度

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018a或更高版本
• 统计与机器学习工具箱
• 优化工具箱（用于某些高级算法）

硬件要求

• 内存：8GB以上（建议16GB）
• 硬盘空间：至少2GB可用空间
• 处理器：Intel Core i5或同等性能以上

文件说明

主程序文件集成了以下核心功能：网络模型的初始化配置、数据加载与预处理、贝叶斯网络结构学习算法的执行、模型参数估计的计算流程、概率推理引擎的实现、预测分析功能的调用、结果可视化及性能评估。该文件作为系统的主要入口，协调各个功能模块的协同工作，完成从数据输入到结果输出的完整处理流程。