基于MATLAB的贝叶斯网络建模与分析系统

资 源 简 介

本项目提供完整的贝叶斯网络自动化建模工具，支持从数据中学习网络结构、估计参数及进行概率推理。适用于数据分析、决策支持和不确定性建模等场景，帮助用户快速构建可靠的因果概率模型。

详 情 说 明

基于贝叶斯网络的结构学习、参数学习与概率推理系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的贝叶斯网络建模与分析系统，集成了结构学习、参数学习和概率推理三大核心模块。系统能够从观测数据中自动发现变量间的因果关系网络，估计条件概率分布参数，并支持多种精确和近似推理算法。适用于数据挖掘、不确定性推理和决策支持等领域。

功能特性

• 结构学习：支持多种算法从数据中自动学习变量间的因果关系网络结构
• 参数学习：基于网络结构和观测数据估计条件概率分布参数
• 概率推理：提供精确推理和近似推理算法，支持证据传播和概率查询
• 多数据类型：同时支持离散变量和连续变量的处理
• 可视化展示：提供网络结构图和推理结果的可视化功能
• 交互式界面：支持动态设置证据变量并实时更新推理结果

使用方法

输入要求

1. 数据集：包含多个变量的观测数据矩阵（.mat或.csv格式）
2. 变量类型说明：离散变量的取值域或连续变量的分布假设
3. 可选先验知识：部分已知的网络结构约束或参数先验分布
4. 查询请求：推理时需要设置的证据变量和待查询的目标变量

输出结果

1. 可视化的有向无环图表示变量间的依赖关系
2. 每个节点的条件概率分布参数估计结果
3. 目标变量的后验概率分布或最大后验概率估计
4. 结构学习得分、参数拟合优度等性能评估报告
5. 交互式推理界面，支持动态证据设置和实时结果更新

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学与机器学习工具箱
• 建议内存4GB以上，用于处理大型数据集

文件说明

主程序文件整合了系统的全部核心功能，包括数据预处理、三种学习模块的协调调用、推理引擎的执行控制以及结果可视化界面的生成。该文件实现了从数据输入到结果输出的完整工作流程，用户可通过配置相应参数来定制学习与推理任务的具体需求。