【摘 要】
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本文探讨了神经网络与纠错编码之间的关系,将神经网络引入分组码软判决译码中.通过映射变换α→(Q-1)-2α,建立了分组码软判决译码与神经网络之间的关系;证明了线性分组码软
【机 构】
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华中理工大学电子与信息工程系,华中理工大学电子与信息工程系,华中理工大学电子与信息工程系
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本文探讨了神经网络与纠错编码之间的关系,将神经网络引入分组码软判决译码中.通过映射变换α→(Q-1)-2α,建立了分组码软判决译码与神经网络之间的关系;证明了线性分组码软判决最小距离译码等效于寻找对应的神经网络能量函数最大值,神经网络优化算法可用于分组码软判决译码中.
This paper discusses the relationship between neural networks and error-correcting coding, and introduces neural network into soft-code decoding of block codes. By using mapping transformation α → (Q-1) -2α, a soft decision decoding and neural network It is proved that the minimum distance decoding of linear block codes is equivalent to finding the maximum value of the corresponding energy function of neural network. The neural network optimization algorithm can be used in soft-code decoding of block codes.
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