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一種可用于非線性碼譯碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型研究

馬曉敏 楊義先 章照止

馬曉敏, 楊義先, 章照止. 一種可用于非線性碼譯碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型研究[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 1998, 20(6): 847-851.
引用本文: 馬曉敏, 楊義先, 章照止. 一種可用于非線性碼譯碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型研究[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 1998, 20(6): 847-851.
Ma Xiaomin, Yang Yixian, Zhang Zhaozhi. A NEURAL NETWORK FOR DECODING OF NONLINEAR CODES[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 1998, 20(6): 847-851.
Citation: Ma Xiaomin, Yang Yixian, Zhang Zhaozhi. A NEURAL NETWORK FOR DECODING OF NONLINEAR CODES[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 1998, 20(6): 847-851.

一種可用于非線性碼譯碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型研究

A NEURAL NETWORK FOR DECODING OF NONLINEAR CODES

  • 摘要: 本文提出一種非線性碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)譯碼方案,在糾錯(cuò)能力范圍內(nèi)對(duì)滿足碼距特性的一般非線性碼以零錯(cuò)誤概率進(jìn)行糾錯(cuò)譯碼,并在檢錯(cuò)能力范圍內(nèi)檢錯(cuò)。文中具體描述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)造、學(xué)習(xí)算法及其理論依據(jù)。最后通過(guò)非線性等重碼的譯碼實(shí)例表明此方案的有效性及理論和應(yīng)用價(jià)值。
  • Macmilliams F J, et al. The Theory of Error-correcting Codes. New York: North-Holland, 1977.[2]Bruck J, et al. Neural networks error correcting codes and polynomials over the binary n cube IEEE Trans. on Inform. Theory, 1989, IT-35(4): 976-987.[3]楊義先,林須端. 編碼密碼學(xué).北京: 人民郵電出版社,1992, 304-456.[4]]楊義先.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能量函數(shù)與糾錯(cuò)碼譯碼算法.模式識(shí)別與人工智能,1991, 4(3): 22-27.[5]Jin Fan, et al. A new class of nonlinear error control codes based on neural networks. JSJO, 1995, 3(2): 109-116.[6]許成謙,等.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與非線性碼最小加權(quán)距離譯碼算法.北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào),1994, 17(2): 23-26.[7][7][8]Espositom A, et al. A neural network for error correcting decoding of binary linear codes[J].Neural Networks.1994, 7(1):195-202[9]Lifang Li, et al. A modified learning rule of the neural network for error correcting decoding. Proc. of ICONIP95, Beijing: 1995: 562-565.
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出版歷程
  • 收稿日期:  1997-08-01
  • 修回日期:  1998-04-10
  • 刊出日期:  1998-11-19

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