pybn （下架）：请尝试 一个用于贝叶斯网络建模和推理的简单 python 库 特点： 具有以下功能的有向无环图 (DAG) 类：父母、孩子、祖先、后代、所有 v 结构、道德化。 无向图实现。 用于测试独立性的 a-Separation 类。 i-Separation，一种在 DAG 中测试独立性的替代方法，它考虑了初始变量及其后代，并且在更大的网络中速度更快。 具有乘法、除法、边缘化等操作的条件概率表 (CPT) 实现。 消除排序（最小邻居、最小权重、最小填充、加权最小填充） 变量消除（删除贫变量，独立于证据变量，创建一张新的根变量表，等等）。 实用程序： 从 BIF 文件加载网络。

Bayesian Networks Variable Elimination Algorithm：贝叶斯网络变量消除算法.ppt

dbn模型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，以描述学生知识和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。 主页 安装 BNT-SM2.0.zip可以在“下载”下下载。 它是在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 /

贝叶斯网络上的信念传播 这是一个在贝叶斯网络 (BN) 上运行循环信念传播的程序，并为网络上的每个节点生成边缘化概率。 算法细节参考 ，随着使用bethe聚类图而不是BN的纯因子图的变化。 输入格式应为 用法 $ python bp < .bif file path > [-o output file] [-t threshold] Options: -o, --output output file name, default to ' result.txt ' -t, --threshold threshold for convergence default to 1e-10 致谢 BIF 解析器由提供。 项目中的代码用于华盛顿大学的作业 3。

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