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1、Netica操作指南软件介绍 由NORSYS software corp.出品。 世界上应用最广泛的贝叶斯网络分析软件。软件开发的原则是：简单、可靠、高效。 被世界上著名的大公司、政府机构作为决策工具，广泛应用于商业、工程、医药和生态分析。基本操作 打开Netica，可以发现功能栏中很多功能键都是灰色的，不能用。 在左下角，有一个对话框“Netica Messages”，相当于一个记事本，会记录下你所有在Netica里面的操作过程。 要进行贝叶斯网络分析，首先要建立一个网络（network）：点击File-New-Network，或者用“Ctrl+N”快捷键，或者在File下面有一个按键： ，
2、点击它可以新建一个网络。 新建了一个网络之后可以发现很多功能键都亮了。 建议在新建了网络之后就命名+保存。以免丢失。建立网络 在Netica中，可以创建三类节点（node），分别是： 状态节点（nature node）： 决策节点（decision node）： 效用节点（utility node）：可以发现，它们各自的形状是不同的。最常用的是状态节点，表示每个变量有几个状态，每个状态的概率分别是多少。决策节点和效用节点用的场合较少，现在可以先不考虑。创建状态节点 单击状态节点按钮，可以发现鼠标变为椭圆形。再点击network的对话框，可以创建一个状态节点。 如果要同时创建多个状态节点，可以双
3、击 ，然后创建你想要的状态节点数量。 退出时再点击一下因果关系方向： 对，就是用上面的箭头，双击用于创建多个箭头。创建的方法是先点击父节点的名字，然后点击子节点的名字即可。Netica会自动的安排箭头的位置。 下图是一个例子。单击鼠标左键，可以拖动节点调整其位置。给节点重新命名 Netcia中的节点目前应该不能识别中文。首位必须是字母，然后可以跟字母、数字和下划线，不能出现其他的符号，也不能有空格。 以E节点为例，双击该节点，出现这个对话框：表示节点类型，Nature表示是状态节点。表示节点是连续的还是离散的，通常设定为离散型。给节点重新命名 在Name处，可以重新命名，比如说输入“CITSu
4、ccess”。 下面要设置该节点的状态。在此处设置状态。比如说对CITSuccess，检测是否成功，有两种状态，成功可以用Yes表示，失败可以用No表示。就现在State后面输入Yes，然后点击New，创建一个新的状态，再输入No。注意此时已经有了两个状态。可以点击State后面的下拉箭头查看，就不要再点New了，这样就会再创建一个新的状态。定义完状态之后，先点击Apply，再点击OK。Apply之后你可以发现你创建的网络的节点内容改变了。再点击OK关闭对话框。给节点重新命名 完整的网络样式：输入数据 这样就建立了各变量之间的因果关系，下一步是输入数据。也就是定义各变量之间的条件概率。其中父节
5、点没有条件概率。 在Netica中输入条件概率的方法有三种。最常用的是手动输入。本教程主要介绍手动输入。因为没有数据。 如果有数据，可以让Netica自主学习“learn”。但是这种方法需要有一个样本，让Netica根据每个样本的变量的取值定义条件概率。 第三种方法是通过定义方程。这种方法不太常用。Compile贝叶斯网络 在输入数据之前，首先要compile（可以理解为整合）所建立的贝叶斯网络。 方法是点击功能栏上的黄色闪电： 点击之后可以发现原先灰色的节点变为黑色，表示已经建立了各节点之间的因果关系。之前仅是图形，现在有了因果关系。手动输入条件概率 数据都是伪造的。仅做演示用。 首先，从“
6、FamiliyHxDepression（家庭是否有抑郁病史）”这个变量开始定义。因为这个节点没有父节点，主要定义它的两种状态的概率。 输入方法，可以点击节点名称，打开对话框，然后点击“Table”。 第二种方法：选中节点，然后单击鼠标右键，找到Table，点进去，同样的步骤。然后在Yes和No下面输入各自状态的概率。然后点击Apply，再点击OK，输入完毕。中间节点 比如对于节点“AlcoholAbuseDiagnosis”，打开它的Table，可以发现需要定义四个条件概率，分别对应FamilyHxDepression的两种状态下是否存在“酗酒”的概率。如右图所示，其中的四个概率都是伪造的。仅
7、做例子展示。需要保证每一行的概率相加等于1。表中的数字为百分比的形式。Apply之后可以得到该节点每种状态的的无条件概率。Chance对应概率，另外一种选择是deterministic，即节点只有一种确定的状态。不常用。中间节点 其他的节点也采用相同的方法定义。结果节点 如右图所示，结果节点定义起来比较复杂，主要是要定义各种情况下的条件概率。但是如果没有样本，只能采用这种方法。 这些条件概率怎么结算？可以靠猜，比如专家意见。可以根据文件资料定性的分析，确定大致的条件概率。 对于贝叶斯网络，即使存在条件概率测量的误差，但只要大致方向是正确的，最终的结果不会偏差很多，这是贝叶斯网络的优势。 因为条
8、件概率很多，所以输入的时候可以先输入Yes对应那一列的条件概率，然后点击Apply，会出现右下的对话框，点击Yes，自动补全剩余的条件概率。贝叶斯网络的建成 最后的网络如下图所示统计推断 输入证据 比如，现在要诊断一个病人，已经确定家庭有抑郁史，可以点击“FamilyHxDepression”的对话框中的Yes，可以发现整个对话框变成灰色，表示这个是证据。相应的Yes对应的概率变为100%。 同时观察其他节点的概率的变化。其他证据 比如，在此基础上，又知道这个病人酗酒。这又是一个诊断证据，输入贝叶斯网络的方法是点击“AlcoholAbuseDiagnosis”对话框中的Yes。 观察前后网络中
9、各节点概率的变化。可以发现最终CITSuccess确诊的概率稍微增加了一点。但是其他节点的概率没有发生变化，因为现在已经知道了家庭有抑郁症病史的概率为100%，在这个条件下，另外三个节点的条件概率是独立于“AlcoholAbuseDiagnosis”的概率的变化的。 再考虑另外一种情况。另外一种情况 如果只知道这个病人酗酒： 贝叶斯网络变为右上图。可以发现，跟没有证据的情况相比，不仅最终CITSuccess确诊的概率增加，其他节点为Yes的概率也增加了。这是因为在确定酗酒的情况下，家庭有抑郁症病史的概率增加，而这个概率增加又会影响其他三个节点的诊断结果。最终一起对CITSuccess的诊断结果产生影响。如果知道了CITSuccess确诊： 对于病因的分析，可以比较前后概率的变化：小结 可以发现Netica的操作还是很友好的。主要是要知道各变量之间的条件概率。
