Design and Implementation of a Novel Algorithm for Iterative Decoding of Product Codes

A novel product code iterative decoding algorithm and its high speed implementation scheme are proposed in this paper.Based on partial combination of selected columns of check matrix,the reduced-complexity syndrome decoding method is proposed to decode sub-codes of product code and deliver soft output information.So iterative decoding of product codes is possible.The fast sorting algorithm and a look-up method are proposed for high speed implementation of this algo-rithm.Compared to the conventional weighing iterative algorithm,the proposed algorithm has lower complexity while offering better performance,which is demonstrated by simulations and implementation analysis.The implementation scheme and verilog HDL simulation show that it is feasible to achieve high speed decoding with the proposed algorithm.     

交通噪声预测的神经网络模型

运用 Matlab语言编程 ,构造预测交通噪声的 LM算法 BP神经网络模型 ,把预测因子 (轻、重型车流量、平均车速、受声点距路肩距离、敏感点高差 )作为样本输入到网络模型 ,噪声等效声级作为样本输出 ,反复训练网络 ,通过增加隐含层节点数、改进算法 ,以降低误差 ,缩短训练时间。     

人工神经网络在矿井突水预报中的应用

突水预报是一项重要的矿井水文地质工作。借助于人工神经网络在处理非线性问题或非结构问题方面的优势,采用BP算法,基于大量矿井突水样本实例建立了突水预报神经网络模型,并将该模型用于实际预报,并取得了较好的效果。结果表明,模型具有较强的实用性。为了提高模型的预测精度,在训练样本的选择上还应具有一定的代表性。     

Turbo码译码算法的时延改进分析

通过对Turbo码最大似然译码MAP算法（maximum posteriori probability algorithm）和SOVA算法（soft output viterbi algorithm）的比较和对SOVA算法的比较深入的分析，对Turbo码在译码过程中存在的时延较大的问题做出了一些改进，并且针对引进时延的不同原因讨论了具体的解决方案，通过Matlab进行仿真，表明这些改进是有意义的。     

冻粘土三轴流变特性的神经网络预测

针对冻粘土特殊的物理力学性质，通过详细的冻粘土三轴应力条件下长期蠕变实验，讨论了温度，轴压，围压三种因素对冻粘土蠕变特性的影响，并利用人工神经网络（ANN）方法对冻粘土三轴流变特性进行了预测，建立了BP网络模型，预测结果与实验值吻合，因而具有一定的理论和实用价值。     

基于BP神经网络的建筑工程造价快速估算方法

在对建筑工程造价影响因素分析的基础上给出了样本的定性定量描述方法,建立了建筑工程造价资料快速估算的BP神经网络模型,用已建典型工程资料对BP神经网络进行训练,实现了工程造价资料的快速估算,实例证明该方法是可行的,估算结果是可靠的。     

大跨平屋盖结构风压分布特性的神经网络模型

影响大跨平屋盖结构风荷载分布特性的因素很复杂，且具有不确定性，仅靠风洞试验难以完整的描述其风荷载分布的整体特性，针对这种情况，本文中提出用改进的BP神经网络和模糊神经网络两种方法来建立反映大跨平屋盖结构风压分布特性的模型，并用试验数据进行了验证．结果表明，这两种模型都能很好的逼近和预测大跨平屋盖结构风压分布的特性，相比之下，改进的BP神经网络稳定性较好，但逼近速度慢，精度也不高；而模糊神经网络由于结合了模糊系统和神经网络的优点，其稳定性好，逼近速度快，且精度高，这表明模糊神经网络方法是预测大跨平屋盖结构风压分布特性的有效途径，在结构风工程中具有广阔的应用前景。     

BP神经网络在大坝安全综合评价中的应用

提出了基于改进的BP神经网络的大坝安全综合评价方法，将改进的BP神经网络应用于大坝综合评价，意在建立更加接近于人类思维模式的定性与定量相结合的综合评价模型。通过对给定学习样本模式的学习，获得取学习样本中所体现的评价专家的经验、知识、主观判断及对目标重要性的倾向。当需对评价对象作出新的综合评价时，该方法便可再现评价专家的经验、知识和直觉思维，从而实现定性分析与定量分析的有效结合，较好地保证评价结果的质量，示例表明，这一评价方法是合理、可行的。     

基于人工神经网络的专家系统的建立

文章提出了一个基于人工神经网络的专家系统及其分层结构、知识获取和推理的方法，并将其用于生烃条件评价中。     

基于人工神经元网络的电力系统短期负荷预报的实用计算

本文针对贵州电力系统日负荷的特点，提出了一种利用人工神经网络（ＡＮＮ）的ＢＰ模型进行电力系统提前２４小时的短期负荷预报的实用计算方法。进一步对ＢＰ模型的隐合层数和隐合节点数的选取进行定性的分析，同时探讨学习因子和动量项对学习收敛的影响分析，预测方法及结果得到肯定。