基于MATLAB的贝叶斯网络概率推断系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现贝叶斯网络的构建、学习与推断。支持PC算法和爬山算法进行结构学习，应用极大似然估计和贝氏估计进行参数学习。系统可执行变量边缘概率计算和条件概率推断，适用于数据分析和概率建模。

详 情 说 明

基于概率图模型的贝叶斯网络推断系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB实现的贝叶斯网络构建、学习和推断系统。系统集成了先进的概率图模型技术，支持从数据中学习贝叶斯网络结构和参数，并能进行高效的概率推断。通过本系统，用户可以自定义网络结构或导入训练数据，实现复杂概率关系的建模与分析，并提供直观的可视化结果。

功能特性

• 网络构建：支持用户自定义网络结构或从数据学习网络拓扑
• 结构学习：提供PC算法和爬山算法用于从数据中学习网络结构
• 参数学习：支持极大似然估计和贝氏估计学习条件概率参数
• 概率推断：实现变量边缘概率计算、条件概率查询等推断功能
• 可视化分析：提供网络结构图、条件概率表和推断结果的多种可视化展示
• 性能评估：包含BIC分数、预测准确率等多种模型评估指标

使用方法

数据准备

• 训练数据：CSV格式的数值矩阵（离散变量需预处理为整数标签），缺失值用NaN表示
• 先验知识：可选XML文件定义变量关系和先验分布
• 查询数据：MATLAB表格或数值向量，用于指定推断条件

基本流程

1. 准备数据文件并放置在指定目录
2. 配置算法参数和计算选项
3. 运行主程序开始网络学习与推断
4. 查看生成的可视化结果和分析报告

输出结果

• 网络结构：有向图可视化（节点表示变量，有向边表示条件依赖）
• 参数矩阵：条件概率表的数值结果
• 推断报告：包含后验概率分布的表格和柱状图
• 评估指标：网络拟合度（BIC分数）、预测准确率等

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11，macOS 10.14+ 或 Linux Ubuntu 16.04+
• MATLAB版本：R2018b 或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存：至少 4GB RAM（推荐 8GB 或以上）
• 磁盘空间：至少 2GB 可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑和功能集成，包括数据加载与预处理、网络结构学习算法的调度执行、参数估计的计算过程、概率推断的多种查询功能、结果可视化生成以及模型性能评估指标的计算。通过模块化设计将复杂的贝叶斯网络建模流程封装为统一的处理管道，为用户提供简洁的操作接口和完整的分析解决方案。