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

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。

动态贝叶斯网络（DBN）是基因调控网络的一种有力建模工具。贝叶斯结构期望最大算法（SEM）能较好地处理构建基因调控网络中数据缺失的情况，但SEM算法学习的结果对初始参数设置依赖性强。针对此问题，提出一种改进的SEM算法，通过随机生成一些候选初始值，在经过一次迭代后得到的参数中选择一个最好的初始值作为模型的初始参数值，然后执行基本的SEM算法。利用啤酒酵母细胞周期微阵列表达数据，构建其基因调控网络并与现有文献比较，结果显示该算法进一步提高了调控网络构建的精度。

社交网络面临着许多的安全问题,目前大部分的研究主要集中于社交网络中的(核心)节点、关系、结构等方面,因此"安全关系"的研究显得尤为重要.通过分析安全风险与发生事件之间的关联,采取等级划分、数值度量、多态数据融合、逻辑关联等因素下定性与定量相结合的计算机制,提出了一种基于贝叶斯网络的社交网络安全关系态势评估模型,为社交网络上安全态势的感知与预测提供理论依据.

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