基于MATLAB的贝叶斯网络(BNT)工具箱的使用与实例ppt课件.ppt
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1、基于MATLAB的BNT工具箱的使用与实例,工具箱的安装,下载FullBNT.zip文件。解压文件。 编辑FullBNT/BNT/add_BNT_to_path.m让它包含正确的工作路径。 BNT_HOME = FullBNT的工作路径; 打开Matlab。 运行BNT需要Matlab版本在V5.2以上。 键入add_BNT_to_path,执行这个命令。添加路径。添加所有的文件夹在Matlab的路径下。 键入test_BNT,看看运行是否正常,这时可能产生一些数字和一些警告信息。(你可以忽视它)但是没有错误信息。,基于MATLAB的BNT工具箱的使用与实例Creating your firs
2、t Bayes net 创建你的第一个贝叶斯网络,N=4;%节点为4,节点类型:discrete_nodes=1:4;,节点大小:node_sizes=2,2,2,2;,节点均有两个取值:F&T,bnet = mk_bnet(dag, node_sizes, names, C,S,R,W, discrete, discrete_nodes,)当然,也可以进行简写,将节点大小和类型与贝叶斯网的建立整合:bnet = mk_bnet(dag,2,2,2,2, names, C,S,R,W, discrete, 1:4),参数(parameters)条件概率分布CPD最简单的是CPT:条件概率表,C
3、PT,conditional probability tables,是作为多为数组存储的。注意:子节点,通常是最后一维; 在MATLAB中,数组索引从1开始,按照惯例false(假)=1, true(真)=2例如:节点w,最后一维,创建条件概率表CPT = zeros(2,2,2); CPT(1,1,1) = 1.0;CPT(2,1,1) = 0.1;CPT(2,2,2) = 0.99;CPT=reshape(1,0.1,0.10.99,2,2,2);,利用tabular_CPDbnet.CPDC = tabular_CPD(bnet, C, 0.5 0.5); bnet.CPDR = tab
4、ular_CPD(bnet, R, 0.8 0.2 0.2 0.8); bnet.CPDS = tabular_CPD(bnet, S, 0.5 0.9 0.5 0.1); bnet.CPDW = tabular_CPD(bnet, W, 1 0.1 0.1 0.01 0 0.9 0.9 0.99);,Draw_graph(dag)绘制图形,推理(Inference),贝叶斯网络中有许多不同的算法来作为推断的的工具,在速度、复杂性、普遍性和精确性上有不同的表现。BNT因此提供了多种多样的不同的推断引擎。联合树引擎-所有精确推断引擎的根本jtree_inf_engine调用方法:engine =
5、 jtree_inf_engine(bnet);推理计算:回到上面,我们已经建立了一个关于草地湿润的例子。洒水器和下雨均可能打湿草坪,现在计算洒水器导致草地湿润的概率。题目中,证据为草地湿润即,W=2。后面杨海滨同学会做详细介绍。,evidence = cell(1,N);evidenceW = 2;%证据为W=2engine, loglik = enter_evidence(engine, evidence);% 把证据添加进引擎marg = marginal_nodes(engine, S);%指定计算S的概率分布marg.T;%计算 P(S=1|W=2)与 P(S=2|W=2)marg.
6、T(2);%计算P(S=2|W=2)的边缘概率,当然,证据也可以是多维数组。marg = marginal_nodes(engine, S R W); %指定计算S R W 的联合概率分布,也就是P(S,R,W)。,无证据情况下结果为:ans(:,:,1) = 0.2900 0.0410 0.0210 0.0009ans(:,:,2) = 0 0.3690 0.1890 0.0891,Evidence(R)=2;marg.T;有证据情况下结果为:ans(:,:,1) = 0.0820 0.0018ans(:,:,2) = 0.7380 0.1782,dag=zeros(4,4);dag(1,2
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