貝葉斯網絡工具 Hugin API 實戰：從 .NET 範例移植到 Java 開發

畢設需要研究 Hugin Expert——一款商業貝葉斯網絡軟體，支援 C/C++/Java/.NET API，支援離散/連續節點、表達式與高斯分佈。Java API 文檔缺乏範例，靈機一動查看 .NET API 發現豐富範例，遂將其移植至 Java。

核心類別體系

• Domain：貝葉斯網絡核心類，getNodes() 獲取所有節點
• Node：節點基類，子類包括：
  • ContinuousChanceNode：連續節點
  • DiscreteNode：離散節點（含 DiscreteChanceNode、DiscreteDecisionNode）
  • UtilityNode：效用節點
  • InstanceNode：實例節點（暫未使用）

網絡建構方式

1. 載入現有網絡：new Domain("path.net", new DefaultClassParseListener())
2. 新建網絡：呼叫 Domain 無參建構子

Java 完整範例代碼

package com.ssdut.wangyou;

import COM.hugin.HAPI.*;

public class LoadAndRun {
    public static void main(String[] args) throws ExceptionHugin {
        // 載入範例網絡
        Domain domain = new Domain("C:\\Program Files\\Hugin Expert\\Hugin Lite 7.0\\Samples\\fire.net", 
                                   new DefaultClassParseListener());

        domain.openLogFile("mylog.log");
        domain.compile();           // 編譯網絡
        domain.closeLogFile();

        // 設定證據並傳播推理
        domain.propagate(Domain.H_EQUILIBRIUM_SUM, Domain.H_EVIDENCE_MODE_NORMAL);

        // 將 Fire 節點設為狀態 1（發生火災）
        DiscreteChanceNode node = (DiscreteChanceNode)domain.getNodeByName("Fire");
        node.selectState(1);

        // 列印所有節點邊際概率
        PrintNodeMarginals(domain);
    }

    public static void PrintNodeMarginals(Domain domain) throws ExceptionHugin {
        NodeList nlist = domain.getNodes();
        for (int i = 0; i < nlist.size(); i++) {
            DiscreteChanceNode node = (DiscreteChanceNode)nlist.get(i);
            int nStates = node.getNumberOfStates();
            System.out.println(node.getLabel());
            for (int j = 0; j < nStates; j++) {
                System.out.println("- " + node.getStateLabel(j) + " " + node.getBelief(j));
            }
        }
    }
}

關鍵步驟解析

1. compile()：編譯網絡結構，建立連接關係
2. propagate()：執行推理傳播，參數指定平衡模式與證據模式
3. selectState()：設定觀測證據（硬證據）
4. getBelief()：獲取節點在當前證據下的後驗機率分佈

若有研究 Hugin Expert 的同好歡迎留言交流探討。