MATLAB因子图建模与推理工具箱 - SumProductLab-FactorGraph

资 源 简 介

SumProductLab-FactorGraph 是一个基于MATLAB的因子图仿真实验室，支持链式、树状、网格等结构建模，通过和的积算法实现高效概率推理，并提供可视化界面用于图形化展示与分析。

详 情 说 明

SumProductLab-FactorGraph - 基于MATLAB的因子图和-积算法仿真实验室

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的因子图建模与推理仿真实验室，专注于因子图模型的构建、可视化和概率推理计算。通过实现经典的和-积算法，为概率图模型研究提供完整的仿真实验环境，支持离散和连续变量系统的概率推理分析。

功能特性

• 多结构建模：支持链式、树状、网格等多种因子图结构建模
• 和-积算法：实现标准的和-积消息传递算法进行概率推理
• 可视化界面：提供图形化展示因子图结构和消息传递过程
• 分布支持：兼容离散和连续变量的概率分布处理
• 因子函数库：包含高斯分布、离散分布等多种常用因子函数
• 性能分析：具备收敛性分析和推理性能评估模块

使用方法

1. 定义模型：配置因子图结构、变量维度和连接关系
2. 设置参数：指定因子函数参数（分布类型及参数矩阵）
3. 输入数据：提供观测数据用于条件推理（可选）
4. 运行推理：设置算法参数（迭代次数、收敛阈值等）
5. 分析结果：查看边际概率分布、收敛轨迹和性能指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 推荐配置：4GB以上内存，支持图形显示
• 必需工具箱：统计和机器学习工具箱

文件说明

主程序文件整合了项目的核心功能模块，实现了因子图模型的完整推理流程。它负责初始化系统参数，构建因子图拓扑结构，配置变量和因子的概率分布特性，执行和-积消息传递算法迭代计算，实时监控收敛状态，生成可视化图形展示，并输出边际概率分布、性能指标等分析结果。该文件还包含错误检测机制和用户交互接口，确保推理过程的稳定性和可用性。