MATLAB贝叶斯网络学习与推理工具箱

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了贝叶斯网络结构自动学习（约束与评分方法）、参数估计（最大似然/贝叶斯估计）与概率推理（变量消元法、联结树算法），为数据分析与不确定性建模提供完整解决方案。

详 情 说 明

基于MATLAB的贝叶斯网络结构学习与概率推理系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的贝叶斯网络建模与推理系统。系统实现了完整的贝叶斯网络处理流程，包括从数据中自动学习网络结构、参数估计、概率推理和可视化展示。采用面向对象编程范式设计，提供了丰富的算法选择和灵活的配置选项，适用于数据挖掘、不确定性推理和决策支持等多种应用场景。

功能特性

核心功能模块

1. 网络结构学习

- 基于约束的方法：PC算法、增长-缩减法 - 基于评分的方法：K2算法、爬山法、模拟退火算法 - 支持先验知识集成和结构约束设置

1. 参数学习

- 最大似然估计（MLE） - 贝叶斯估计（贝叶斯平滑） - 期望最大化（EM）算法处理缺失数据

1. 概率推理

- 精确推理：变量消元法、联结树算法 - 近似推理：吉布斯采样、重要性采样 - 支持条件概率查询和最大后验概率（MAP）查询

1. 可视化交互

- 网络结构动态可视化 - 交互式节点编辑和连接调整 - 概率分布图形化展示

1. 模型管理

- 模型保存与加载（支持.mat格式） - 网络验证和性能评估 - 学习过程监控和统计报告生成

使用方法

基本工作流程

1. 数据准备

- 准备训练数据集（.mat或.csv格式） - 设置变量名称和数据类型（离散/连续） - 可选：提供先验结构约束条件

1. 模型学习

- 选择结构学习算法和评分函数 - 配置参数学习方法和超参数 - 执行学习过程并监控收敛情况

1. 推理应用

- 设置查询变量和证据条件 - 选择推理算法执行计算 - 查看后验概率分布结果

1. 结果分析

- 可视化网络结构关系 - 评估模型性能指标 - 导出推理报告和图形结果

快速入门示例

% 加载示例数据 data = load('example_dataset.mat');

% 创建网络学习器 learner = BayesNetLearner('data', data.matrx, 'var_names', data.vars);

% 设置学习参数 learner.setStructureMethod('K2'); learner.setParameterMethod('MLE');

% 学习贝叶斯网络模型 bn_model = learner.learnModel();

% 执行概率推理 evidence = struct('A', 1, 'B', 2); query_vars = {'C', 'D'}; results = bn_model.inference(query_vars, evidence);

% 可视化结果 bn_model.plotNetwork(); results.plotDistribution();

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必需工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐工具箱：Parallel Computing Toolbox（加速大规模计算）

硬件配置

• 内存：至少4GB，推荐8GB以上
• 存储空间：500MB可用空间
• 支持多核处理器以提升计算性能

兼容性说明

• 支持Windows 7/10/11，macOS 10.14+，Linux各主流发行版
• 支持MATLAB Online云平台运行
• 兼容32位和64位系统架构

文件说明

main.m文件作为项目的主入口点，整合了系统全部核心功能，实现了从数据加载、参数配置到模型学习和推理应用的一站式处理流程。该文件封装了用户交互界面，提供算法选择、参数设置、执行监控和结果展示等综合管理能力，支持批处理模式和交互式操作两种运行方式，确保用户能够高效完成贝叶斯网络的构建与应用任务。