动态贝叶斯网络结构学习算法，用来检验基于BOA的DBN结构寻优体系的合理性与可行性。环境matlab 6.1以上-Dynamic Bayesian network structure learning algorithm, the DBN used to test the structure-based optimization BOA system is reasonable and feasible. Environmental matlab 6.1 or above

用k2算法从先验概率构建贝叶斯网络，实现推理，结构学习，参数学习用贝叶斯方法。-K2 algorithm using Bayesian network built from the a priori probability to achieve reasoning, structure learning, parameter learning.

利用BNT产生大量样本数据进行贝叶斯网络的结构学习与参数学习。-Use a large amount of sample data BNT structure learning and parameter learning Bayesian network.

创建你的第一个贝叶斯网络 手工创建一个模型 从一个文件加载一个模型 使用 GUI 创建一个模型 推断 处理边缘分布 处理联合分布 虚拟证据 最或然率解释 条件概率分布 列表（多项式）节点 Noisy-or 节点 其它（噪音）确定性节点 Softmax（多项式 分对数）节点 神经网络节点 根节点 高斯节点 广义线性模型节点 分类 / 回归树节点 其它连续分布 CPD 类型摘要 模型举例 高斯混合模型 PCA、ICA等 专家系统的混合 专家系统的分等级混合 QMR 条件高斯模型 其它混合模型 参数学