Matlab을위한 Bayes Net Toolbox를 사용한 다이내믹 베이지안 네트워크 추론

Question

4 개의 이산 숨겨진 노드와 2 개의 연속 관찰 가능 노드가있는 2 TBN 동적 베이지안 네트워크를 사용하는 자동 코드 인식 프로젝트를 진행 중입니다.

bayes net toolbox를 사용하여 모델을 만들었으므로 문제가 없습니다. 다섯 번째 노드와 여섯 번째 노드는 각각 13 및 12 차원의 관찰 가능 노드입니다. 내가 할 수없는 도구 상자의 유추 부분을 사용하려고합니다. 올바른 출력을 제공하지 않는 다음 코드를 작성했습니다.

function [path,data] = mydecode(bnet,mean,sigma,dat) 

dataaa=dat'; 
data=dataaa(1:12,:); 
%chord dimension 
chord=109; 
%observed chroma dimension 
obs=12; 
evidence = cell(6,T); 
for i=1:T 
    evidence(6,i)={dat(i,1:12)} ; 
end 
for i=1:T 
    evidence(5,i)={dat(i,13:25)} ; 
end 

engine = {}; 
engine{end+1} = smoother_engine(jtree_2TBN_inf_engine(bnet)); 
disp(engine); 

mpe = find_mpe(engine{1}, evidence); 

end 

추측을 진행하는 방법을 알려주십시오.

Answer 1

참조 : http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Bayes/usage_dbn.may22.html

코드 :

engine = jtree_dbn_inf_engine(bnet); 
    evidence = cell(N,T); 
    [engine, ll] = enter_evidence(engine, evidence); 
    evidence(4,1) = {2}; 
    marg = marginal_nodes(engine, 4, 2); % This is like querying node 4 in time-slice 2 
    marg.T