说明：贝叶斯网络的参数学习，洒水车模型，比较经典的模型，整合后代码的m文件，em算法，不具有独创性。

c 网络 学习 参数 贝叶斯

说明：matlab贝叶斯网络工具箱BNT_SLP.zip，解压后将整个文件夹放入matlab安装目录的toolbox文件夹下

mk_nbrs_of_dag_topo matlab-SLP BNT-SLP-matlab 贝叶斯工具箱 bnt工具箱

说明：贝叶斯分类程序，用于图像的分割，二值化等，是模式识别中的一种基本分类方法。 k均值聚类，神经网络。

贝叶斯分类 图像分割 二值化 k均值聚类 神经网络

说明：贝叶斯网络结构学习的K2算法。在确定有节点序的情况下，依据K2评分函数，从空图开始加边，每加一条边，计算当前网络的K2评分，若评分高于之前的，则加上这一条边，否则就不加。因为这是在节点序已定的情况下学的，不需要转边。然后再执行减边操作，一次减边，若得分增高，则删去当前边，否则不删。

matlab 网络结构 学习 算法

说明：下面的Matlab项目包含用于学习bayesian网络中dag结构的k2算法的源代码和Matlab示例。&K2算法是近二十年来贝叶斯网络中最著名的基于分数的算法。

DAG 结构 matlab 网络 学习 算法

说明：BP神经网络算法，贝叶斯-最小距离分类器，可以用于模式识别。

BP神经网络算法 贝叶斯-最小距离分类器

说明：偏最小二乘回归的贝叶斯正则化神经网络集成模型在证券分析预测中的应用

神经网络

说明：采用贝叶斯正则化算法提高bp网络的性能，即L-M优化算法

bp正则化 贝叶斯网络 lm-bp LM-BP---matlab LM

说明：采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。 采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。在本例中，我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。

BP 网络 贝叶斯正则化算法 L-M 优化算法 trainlm 贝叶斯正则化算法 trainbr 白噪声

说明：BP神经网络的matlab程序（动量梯度下降算法训练 、贝叶斯正则化算法）。

BP神经网络 bp正则化 动量BP ann-bp ANN