MATLAB概率图模型置信传播算法工具箱

资 源 简 介

该项目提供了一个基于MATLAB的置信传播算法框架，支持概率图模型（马尔可夫随机场/贝叶斯网络）的概率推理。核心功能包括和积算法（边缘概率计算）与最大积算法（最大后验概率估计），适用于通用概率推理任务。

详 情 说 明

基于置信传播算法的概率图模型推理系统

项目介绍

本项目实现了一个通用的置信传播算法框架，专门用于概率图模型（包括马尔可夫随机场和贝叶斯网络）的概率推理计算。系统基于因子图建模技术，通过消息传递机制实现高效的概率推理，支持边缘概率计算和最大后验概率估计两种核心功能。该系统采用迭代收敛算法确保计算结果的稳定性，为离散变量概率推理问题提供了一套完整的解决方案。

功能特性

• 双模式推理引擎：支持和积算法（Sum-Product）用于边缘概率计算，最大积算法（Max-Product）用于最大后验概率估计
• 通用模型适配：可处理马尔可夫随机场和贝叶斯网络等多种概率图模型
• 收敛性保障：内置收敛性检测机制，支持自定义迭代次数和收敛阈值
• 观测证据集成：支持部分变量的观测值输入，实现条件概率推理
• 性能监控：实时跟踪计算过程中的时间效率和内存使用情况
• 灵活初始化：提供多种消息初始化策略，适应不同推理场景需求

使用方法

输入数据准备

1. 模型结构数据：定义变量节点与因子节点的连接关系图
2. 因子函数定义：为每个因子节点指定对应的势函数或条件概率表
3. 观测证据（可选）：提供已知变量的观测值或约束条件
4. 算法参数：设置最大迭代次数、收敛阈值、消息初始化方式等

执行推理计算

系统接收上述输入数据后，自动构建因子图模型，执行消息传递迭代过程，最终输出推理结果。

结果输出

• 边缘概率分布：所有变量的概率估计结果
• 收敛状态报告：算法收敛时的迭代次数和最终误差统计
• 置信度矩阵：消息传递路径上的最终置信度值
• 性能指标：计算时间消耗和内存使用情况详细统计

系统要求

• 操作系统：Windows 7及以上 / macOS 10.12及以上 / Linux各主流发行版
• 内存需求：最低4GB RAM，推荐8GB及以上
• 存储空间：至少500MB可用磁盘空间
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本

文件说明

主程序文件封装了系统的核心功能模块，包括概率图模型的数据加载与解析、因子图结构构建、消息传递机制的初始化与迭代执行、收敛性判断逻辑、推理结果的计算与输出生成等完整工作流程。该文件作为整个系统的入口点，协调各功能组件协同工作，实现了从数据输入到结果输出的全自动推理流水线。