本教材总体上分为基础理论和典型应用两个部分。在第一部分中，本教材以概率论、图论为基础，介绍了概率论和图论的相关概念和实例。随后引入贝叶斯网络、马尔科夫随机场、因子图等有向或无向概率图模型，给出基本的消息传递规则，得到了最基本的和积算法和最大和算法。进一步地，本教材依次介绍了概率图模型上的置信传播、近似消息传递、变分推断、混合消息传递等一系列推断算法。在此基础上，本教材重点分析了高斯置信传播的收敛特性。在第二部分中，首先介绍数字通信系统的基本结构，并针对数字通信系统中的信道均衡、信道估计、多用户检测、网络同步与定位等实际问题，详细介绍了采用概率图模型实现通信网络智能化的大量实例，实现了理论与应用的结合。

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