最有效的贝叶斯网络Java API？

我目前正计划在Java应用程序中实现一个贝叶斯网络解决方案，用于推断已知节点网络的结果概率。我一直在网络上寻找可用的Java API，并且遇到了许多这样的API–JavaBayes、netica-J、Jayes、WEKA（？）等等

现在，我正在努力寻找所有这些API在性能、可用性和价格方面的比较，以了解哪一个是最好的。我已经测试了AgenaRisk API，它适合我的需要，但是在承诺使用此产品之前，如果有人了解以下方面，那就太好了：

不同API之间的性能差异（或者可以忽略不计？即，它们都依赖于相同的基本贝叶斯计算？）

AgenaRisk的可靠免费替代品

如果这些解决方案中的一个似乎不再受支持/依赖于非常旧的Java版本（例如，我相信JavaBayes是基于Java1.1的），这有关系吗

（加分）贝叶斯网络和贝叶斯网络分类是一回事吗？例如，WEKA宣传自己提供了后者

列表项

在这里寻找一个好的解决方案是从2012年开始的，所以我想知道是否有人会推荐任何已经出现问题的新解决方案，或者是否仍然是一个很好的选择

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谢谢

对于任何遇到此问题并感兴趣的人：

我会很快自己解决这个问题，并且会更新这个（如果我忘记轻推我）

Jayes似乎做了AgenaRisk所做的一切，如果你只是简单地创建一个图形，并希望从中获得一些信念，不包括GUI。此外，您似乎可以选择使用什么算法，这是我在AgenaRisk中没有看到的

为了安全起见，我将坚持目前的解决方案

……是的

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我不确定答案是什么是“是”，与…相同，但第4个答案不完全相同：例如，WEKA可以学习贝叶斯网络并将其用于分类，但不能（根据文档）将其用于推理。嗨，nekomatic，这也是我最初的理解，但事实证明，你可以在预定义的贝叶斯网络上单独执行推理，这只是有点尴尬（我已经能够重现使用Jayes或AgenaRisk获得的结果）。为了清理这个过程，我将在WEKA库上构建类。抱歉，如果我误解了一些非常有趣的内容，您是否可以分享更多细节或示例？当然：类

weka.classifiers.bayes.net.BayesNetGenerator

将允许您创建节点、添加状态/值、链接它们（使用weka中的圆弧）并设置分布。然后您可以使用

weka.classifiers.bayes.net.MarginCalculator

执行推理。希望有帮助！谢谢我需要一段时间才能弄清楚这是否符合我的需要，但这给了我一些继续下去的机会。