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申请/专利权人：暨南大学
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的多维光存储解码方法，属于光学数据存储技术领域，用于对多维光存储的数据进行解码读取。包括构建数据集，预处理数据与构建网络模型，利用数据集对网络模型进行训练与测试，将训练好的网络模型用于多维光存储读取解码。本发明基于深度学习的多维光存储读取解码，能对多维光存储解码数据集内的待解码数据信息进行处理和分析，提取关联信息，将相邻数据点与信道之间信息的相互串扰利用转化为信息关联，预测出解码数据。还能快速准确地对数据集内多维光存储待解码数据信息进行解码读取，解决了存储维度和容量提升所带来的高串扰、高误码率和多维存储读取解码困难的问题，为大容量多维光存储的广泛应用提供了技术支持。
主权项：1.一种基于深度学习的多维光存储解码方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：构建数据集；所述数据集包括多个数据组，每个所述数据组包括多维光存储数据；所述多维光存储数据，包括多个维度的光存储的目标数据，以及与该目标数据对应的待解码数据；步骤二：数据预处理与构建网络模型；所述数据预处理，用于将所述数据集中的每组多维光存储数据进行同组整合，构建包含各多维度信道间关联的多维光存储解码网络的输入，以便所述多维光存储解码网络提取出多维度信道间关联；所述同组整合，指将同一所述多维光存储数据中的全部所述待解码数据整合成一个待解码数据，整合后的待解码数据与同一所述多维光存储数据中的任意所述目标数据对应；构建所述网络模型，具体包括以下过程：根据所述数据集，调整所述多维光存储解码网络的网络架构，构建卷积层、池化层，得到多维光存储解码网络模型；步骤三：网络模型训练与测试；将经过同组整合后的数据集划分为训练集和测试集，通过所述训练集对所述多维光存储解码网络模型进行训练，通过所述测试集对训练后的所述多维光存储解码网络模型进行测试；步骤四：多维光存储读取解码；所述多维光存储读取解码为基于深度学习的多维光存储读取解码，具体包括以下过程：使用经训练后的所述多维光存储解码网络模型，并输入从步骤一所述数据集中读取到的待解码数据，所述多维光存储解码网络模型输出该待解码数据对应的解码数据。
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百度查询： 暨南大学 一种基于深度学习的多维光存储解码方法
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