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该文利用ＢＰ模型神经网络进行了卷积码译码问题的研究，采用对输入编译码器符号预处理和通过对前一次判决反馈恰当处理的方法，可以大大减少输入特征数量和网络的复杂度，仿真比较了ＢＰ模型最大后验概率（ＭＡＰ）译码器性能，结果显示它们还未达到Ｖｉｔｅｒｂｉ译码器的性能，继而提出了一些个人见解。
基于BP模型的神经网络卷积码译码算法
【摘 要】
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该文利用ＢＰ模型神经网络进行了卷积码译码问题的研究，采用对输入编译码器符号预处理和通过对前一次判决反馈恰当处理的方法，可以大大减少输入特征数量和网络的复杂度，仿真比较了ＢＰ模
【机 构】
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大学电子工程系(济南),海军航空工程学院电子工程系(烟台)
【出 处】
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1997年中国神经计算科学大会
【发表日期】
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1997年期
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