一个基于随机神经网络的信息传输系统模型及其实现  

An information transmission system model based on stochastic neural network and its implementation

作　　者：马晓敏[1] 杨义先[1] 章照止[2] 

机构地区：[1]北京邮电大学信息安全中心,北京100876 [2]中国科学院系统科学研究所,北京100080

出　　处：《通信学报》2002年第4期42-49,共8页Journal on Communications

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60073049);国家重点基础研究发展规划基金资助项目(G1999035805);国家杰出青年基金资助项目(69425001)

摘　　要：提出一个基于随机三层前向网络的信息传输系统(ITS)模型。在此系统框架下,把编码、信道与译码统一考虑,设计系统完成信息的智能传输。与传统的编译码相比,该模型具有很大的通用性与自适应性。通过把BP算法引入随机神经元的学习,从而推出信息传输系统的学习算法(ITBP)。对于二进对称信道信息传输仿真结果表明了此模型的有效性及特点。An information transmission system (ITS) model based on stochastic three-layer feedforward neural network is proposed. Encoding, channel and decoding are synthetically considered in framework of the model, to design a system for intelligent transmission of message. Comparing with traditional way of encoding and decoding, the model has characteristics of compatibility and adaptability. Throughintroducing BP algorithm to learning of stochastic neuron, a learning algorithm for informationtransmission (ITBP) is obtained. Simulation results on binary symmetry channel show availability and characteristics of the model.

关 键 词：随机神经网络 信息传输系统模型 编码 译码 信道 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]