简单的matlab程序运行结果问题

这是贝叶斯网络领域问题，以下是联结树部分代码，已经给每种节点取了状态值，但是最终我在计算TH的概率时，不论是在什么条件下，这个概率永远都是一个固定的值了。这是怎么回事？怎么改呢？
解决后追加奖励。
两幅图，点开第一副往右划就能看到第二幅。

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这个是贝叶斯网络，TH是第一个节点

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以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
根据您提供的代码，我能初步猜测出问题的可能原因：联结树中的节点可能没有被正确地连接起来，导致计算TH的概率时出现错误。我建议您再仔细检查一下您的节点连接方式。

另外，我也注意到您在代码中给出了每个节点的状态值，但并没有给出条件概率表（Conditional Probability Table, CPT），因此我无法确定节点之间是否存在依赖关系，这也可能导致计算TH的概率时出现错误。在您上述代码的基础上，您需要根据实际情况添加每个节点的CPT。

为了更好地解决问题，我建议您提供完整的代码和更多背景信息，例如贝叶斯网络的结构、节点之间的依赖关系以及每个节点的状态和条件概率表等信息。这将有助于更好地理解问题，并提供更准确的解决方案。

以下是可能有用的MATLAB代码：

% 定义联结树中的节点
node1 = 1;
node2 = 2;
node3 = 3;

% 给每个节点赋予状态值
states1 = {'a', 'b', 'c'};
states2 = {'0', '1', '2'};
states3 = {'x', 'y', 'z'};

% 连接节点成为联结树
dag = zeros(3);
dag(1,2) = 1;
dag(2,3) = 1;
% TODO: 添加其他节点连接方式

% 根据实际情况添加每个节点的CPT
% TODO: 添加每个节点的CPT信息

% 生成联结树
bnet = mk_bnet(dag, [numel(states1), numel(states2), numel(states3)], 'names', {'Node1', 'Node2', 'Node3'});
bnet.CPD{1} = tabular_CPD(bnet, node1);
bnet.CPD{2} = tabular_CPD(bnet, node2);
bnet.CPD{3} = tabular_CPD(bnet, node3);

engine = jtree_inf_engine(bnet);

% 计算TH节点的概率
evidence = cell(1,3);
[engine, loglik] = enter_evidence(engine, evidence);
m = marginal_nodes(engine, 3);
m.T(2)

如果我的回答解决了您的问题，请采纳！

该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索。根据您提供的代码和数据，看到您使用了marginal_nodes函数来计算TH节点的概率。但是，您的代码中并没有给出TH节点的取值，因此这个概率永远是一个固定值。
假设TH节点的取值为1，您可以按照以下步骤来计算TH节点在给定DC和I条件下的概率：
1、 定义贝叶斯网络参数的evidence。

ev = cell(1, 10);
ev{3} = 3; % DC=3
ev{4} = 1; % I=1

2、 将evidence输入到联结树引擎中。

engine = enter_evidence(engine, ev);

3、 计算TH节点在给定DC和I条件下的概率。

m = marginal_nodes(engine, 5); % TH节点的编号为5
P_TH_given_DC_I = m.T(1); % TH=1的概率

【完整代码】完整的代码如下：

engine = tree_inf_engine(bnet4);

ev = cell(1, 10);
ev{3} = 3; % DC=3
ev{4} = 1; % I=1

engine = enter_evidence(engine, ev);

m = marginal_nodes(engine, 5); % TH节点的编号为5
P_TH_given_DC_I = m.T(1); % TH=1的概率

注意，这里假设TH节点的取值为1，如果您需要计算其他取值的概率，可以将上述代码中的P_TH_given_DC_I替换为相应取值的概率。另外，如果您需要计算多个节点的概率，可以多次调用marginal_nodes函数，并将不同节点的概率存储在不同的变量中。

如果以上回答对您有所帮助，点击一下采纳该答案～谢谢