在Matlab2010中使用FULLBNT工具箱来实现简单的静态贝叶斯网络及其推理过程

原文地址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6c7b434d01013ufz.html ，本文在原文基础上有所改动 。

基于matlab的贝叶斯网络工具箱BNT是kevin p.murphy基于matlab语言开发的关于贝叶斯网络学习的开源软件包，提供了许多贝叶斯网络学习的底层基础函数库，支持多种类型的节点（概率分布）、精确推理和近似推理、参数学习及结构学习、静态模型和动态模型。
贝叶斯网络表示：BNT中使用矩阵方式表示贝叶斯网络，即若节点i到j有一条弧，则对应矩阵中（i，j）值为1，否则为0。

上图展示了一个用于分析草地湿润成因的模型。通过matlab软件，我们构建了相应的贝叶斯网络结构，并能够计算出单个节点以及多个节点的后验概率分布。

matlab实现步骤如下：

首先，进行贝叶斯网络的构建工作，利用matlab工具完成上述网络结构的生成。

    %建立贝叶斯网络结构
    N = 4; %四个节点 分别是cloudy，sprinkler，rain，wetgrass
    dag = zeros(N,N);
    C =