【摘 要】
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考虑了一类可以用有向图模型表示的网络结构，介绍了在全局最小Bayes风险准则下的集中式和近似分散式两种决策，以及它们的变分公式的表达形式。权衡了它们各自的优缺点，给定一些
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考虑了一类可以用有向图模型表示的网络结构，介绍了在全局最小Bayes风险准则下的集中式和近似分散式两种决策，以及它们的变分公式的表达形式。权衡了它们各自的优缺点，给定一些模型假设，考虑信念传播算法，结合队决策理论的方法，推导出在P—B—P最优准则下的检测算法。该算法分为在线计算和离线计算，离线计算可以看作是正序的似然函数传递和倒序的代价函数传递两个过程。这是一个迭代的过程，而且节点在每步迭代中都调整了自身的阈值。这种算法的计算量和性能介于集中式和近似分散式之间，最后通过一个简单网络的实验仿真验证了算法的有
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