Reed-Solomon（RS）码是一种常用的差错控制码,在纠随机错误与突发错误方面均具优异性能,广泛应用于深空探测、无线通信、数据存储等领域。然而现有RS码译码方案存在灵活性较低、自适应能力较差等问题,需要更高效、更广泛自适应性的RS码译码方案设计。近年来,深度学习在信道编译码领域展现了一定的潜力。探索基于深度学习的RS码译码方案,有望进一步降低译码过程复杂度,为提升译码环境自适应性、构建高性能数据传输系统提供新思路。本文研究内容包括深度学习分类方案设计与高效分类译码器硬件设计两部分。在深度学习分类方案设计部分,考虑到分类译码时不同错误类型较难区分的问题,探索利用神经网络实现不同错误类型的分类。首先,本文提出一种基于深度学习的错误码元数分类译码方案,在译码前通过神经网络预测错误码元个数,并根据预测结果自动调整译码算法,从而提升译码过程自适应性、降低平均译码复杂度。随后,本文提出一种基于深度学习的突发错误情况分类译码方案,利用神经网络进行码字有无突发错误、突发错误段数的判断,从而提升译码效率与译码系统的环境自适应性。此外,本文在Tensorflow框架下利用Python代码验证了所提方案的可行性与有效性。在高效分类译码器硬件设计部分,本文设计了一款串行突发错误情况分类译码器。为消除流水线结构RS码译码器中存在的空闲等待时间,将分类译码器时序设计为串行结构。通过译码子模块电路复用设计了一种同时适用于随机错误译码与单段突发错误译码的m SPCF模块。随后,采用Verilog HDL语言对串行分类译码器建模,采用Modelsim和VCS仿真工具进行功能仿真。此外,采用Design Compiler、Prime Time、Prime Time PX等工具进行串行分类译码器的ASIC逻辑综合、时序分析及功耗分析。仿真结果表明,本文设计的串行分类译码器以较少的硬件资源消耗实现分类译码功能,同时具有较低的译码延时与较大的吞吐率。