dbn matlab代码BNT-SM 用于学生建模的贝叶斯网络工具箱（BNT-SM）旨在促进在学生建模社区中使用动态贝叶斯网络。 BNT-SM输入了一个数据集和一个由研究人员假设的贝叶斯网络模型的紧凑XML规范，该模型用于描述学生知识与观察到的行为之间的因果关系。 BNT-SM使用贝叶斯网络工具箱生成并执行代码以训练和测试模型。 BNT-SM使研究人员可以轻松地探索关于学生模型中知识表示的不同假设。 例如，通过改变贝叶斯网络的图形结构，我们研究了补习干预如何影响学生的知识状态-干预是可能脚手架还是可以帮助学生学习。 安装 BNT-SM是在Matlab中实现的，因此您需要安装并运行Matlab。 典型用法示例 下载并解压缩BNT-SM后，启动Matlab并执行 >> cd src >> setup >> cd ../model/kt >> [property evidence hash_bnet] = RunBnet('property.xml'); Property.xml是一个XML文件，用于指定我们正在构建的贝叶斯网络。 在目录BNT-SM / model中，您可以找到其他一些贝叶

matlab中的贝叶斯网络工具箱的使用说明书

matlab非参数代码女妖 此存储库包含 BANSHEE - 用于非参数贝叶斯网络的 MATLAB 工具箱。 代码是支持SoftwareX论文的原始版本的更新： 贝叶斯网络 (BN) 是用于表示复杂依赖结构的概率图形模型。 它们在科学和工程中有许多应用。 这个工具箱实现了一个特别强大的变体非参数 BN。 该软件允许量化 BN，验证模型的基本假设，可视化网络及其相应的秩相关矩阵，最后根据现有或新证据对 BN 进行推理。 该工具箱还包括一些发表在近期科学文献中的应用 BN 模型。 src/ 目录包含 BANSHEE.mltbx 文件，其中包含 MATLAB 工具箱的安装程序。 docs/ 目录包含工具箱的快速入门指南。 使用工具箱前请查阅指南。 此版本 (1.2) 与支持 SoftwareX 出版物 (v1.1) 的已发布版本相比具有以下更改： 添加了两个新的现实生活模型，用于预测住宅和商业部门的洪水损失； 更新了快速入门指南； 更正“predict_coastal_erosion.m”中的描述； 删除三个 .mat 文件，其中包含其他 .mat 文件中存在的数据； 更新对 Softwar

针对林火预测具有影响因素多、机制复杂、难以结构化等特点，设计并实现了一个基于贝叶斯网络的实用林火概率预测系统。该系统以气象、植被、地理、人类活动等数据作为输入，综合林火历史数据建立贝叶斯网络模型，并应用联合树算法进行概率推理，进而预测出林火发生概率。在某省实际林火历史数据上对系统进行了测试，比较了所设计系统与加拿大火险天气指标系统（FWI）的预测性能，验证了系统的可行性和实用性。

【LSTM预测】贝叶斯网络改进LSTM预测【含Matlab源码 1158期】.zip

应用实例 由AT&T贝尔实验室开发的APRI系统 从数据中学习和使用贝叶斯网络，用来识别那些有赖账倾向的客户 NASA vista系统 预测推进系统的失败率 分析更精确的时间窗口，提供高可靠度的行动 动态决定显示哪些信息

实现朴素贝叶斯分类器算法基本功能，代码有注释，还包括一个垃圾邮件过滤的实例。另外我这次用的是python2.7版，如果用python3的可能需要根据提示修改几个语法（sorted函数的参数）。

通过iris.txt的训练，再利用test.txt进行测试

从数据中学习结构是贝叶斯网络研究最重要的基本任务之一。 特别地，学习贝叶斯网络的可选结构是一个不确定的多项式时间（NP）难题。 为了解决这个问题，已经提出了许多启发式算法，并且其中一些在不同类型的先验知识的帮助下学习贝叶斯网络结构。 然而，现有算法对先验知识有一些限制，例如质量限制和使用限制。 这使得很难在这些算法中很好地利用先验知识。 在本文中，我们将先验知识引入了马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法，并提出了一种称为约束MCMC（C-MCMC）算法的算法来学习贝叶斯网络的结构。 定义了三种类型的先验知识：父节点的存在，父节点的不存在以及分布知识，包括边缘的条件概率分布（CPD）和节点的概率分布（PD）。 所有这些类型的先验知识都可以轻松地用在该算法中。 我们进行了广泛的实验，以证明所提出的方法C-MCMC的可行性和有效性。

基于故障树和贝叶斯网络的发动机可靠性预计 在故障树基础上提出贝叶斯网络，并以“发动机不能正常点火”故障演示贝叶斯推理过程。通过可靠性数据库系统计算故障树中故障概率，采用贝叶斯网络建模方法，用连接树的形式表述故障树中不同层级事件之间的关系，完成由故障树向贝叶斯网络的转化。通过开发的界面得出建立的贝叶斯网络模型，并着重找出不同子系统中零部件故障的关联关系，并以油底壳故障可以导致两个子系统故障为实例计算联合概率分布，用于指导可靠性预计的大致范围。