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一种可用于非线性码译码神经网络模型研究
引用本文:马晓敏, 杨义先, 章照止. 一种可用于非线性码译码神经网络模型研究[J]. 电子与信息学报, 1998, 20(6): 847-851.
作者姓名:马晓敏  杨义先  章照止
作者单位:北京邮电大学信息工程系,北京邮电大学信息工程系,中国科学院系统科学研究所 126信箱 北京 100088,126信箱 北京 100088,北京 100080
基金项目:国家自然科学基金(批准号 69772035,69896240)
摘    要:本文提出一种非线性码神经网络译码方案,在纠错能力范围内对满足码距特性的一般非线性码以零错误概率进行纠错译码,并在检错能力范围内检错。文中具体描述了神经网络模型构造、学习算法及其理论依据。最后通过非线性等重码的译码实例表明此方案的有效性及理论和应用价值。

关 键 词:非线性码   译码   神经网络
收稿时间:1997-08-01
修稿时间:1998-04-10

A NEURAL NETWORK FOR DECODING OF NONLINEAR CODES
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.
Authors:Ma Xiaomin  Yang Yixian  Zhang Zhaozhi
Affiliation:Dept. of Infm. Eng., Beijing University of Posts and Telecommunications Beijing100088;Institute of System Science Academia Sinica Beijing 100080
Abstract:A decoding strategy for nonlinear codes using a neural network is presented. Within the capacity of error correction, it can correct and detect errors of general nonlinear codes which have some specific code distance with zero error probability. This paper describes structure of the neural network, learning algorithm and theory analysis. Finally, one decoding example: nonlinear constant weight code is demonstrated to prove the availability and values of theory and application.
Keywords:Nonlinear codes   Decoding   Neural networks
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