[发明专利]一种基于机器学习的LDPC闪存纠错方法有效
| 申请号： | 201910808900.1 | 申请日： | 2019-08-29 |
| 公开（公告）号： | CN110515760B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 余艺;冯志华;万星;安东博;王欣伟;梁书铭;罗重 | 申请（专利权）人： | 北京计算机技术及应用研究所 |
| 主分类号： | G06F11/10 | 分类号： | G06F11/10;G11C29/42;G06F18/2415;G06N3/044;G06N3/047;G06N3/0475;G06N3/084 |
| 代理公司： | 中国兵器工业集团公司专利中心 11011 | 代理人： | 张然 |
| 地址： | 100854*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于机器学习的闪存LDPC纠错方法，其中，包括：对受扰后的编码数据根据存储状态之间设置的参考电压进行硬判决，统计每个信息节点所对应的校验方程中被标记为最大翻转数；对达到迭代次数硬解码失败的码字传入AI引擎，通过预训练好的神经网络模型根据输入的数据集，选择最优的参考电压和查询读补偿的校准表获得读电压；读电压每次读取都会取回与等着被纠错的数据相关的元数据，把读出的0或1的序列Y输入到预训练好的AI引擎，加载对数似然比表给AI引擎，把信息节点和校验节点间置信概率的更新迭代通过设置神经网络传递函数进行训练和学习,按照最大后验概率译码准则来对接受到的序列Y作出判决。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 ldpc 闪存 纠错 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的闪存LDPC纠错方法，其特征在于，包括以下步骤：/n对受扰后的编码数据根据存储状态之间设置的参考电压进行硬判决得到初始译码序列X,X左乘奇偶校验矩阵H，统计每个信息节点所对应的校验方程中被标记为最大翻转数，最大翻转数所对应的信息位发生取反，达到最大迭代数或H*XT＝0止；/n对达到迭代次数硬解码失败的码字传入AI引擎，通过预训练好的神经网络模型根据输入的数据集，选择最优的参考电压和查询读补偿的校准表获得读电压；/n读电压每次读取都会取回与等着被纠错的数据相关的元数据，把读出的0或1的序列Y输入到预训练好的AI引擎，加载对数似然比表给AI引擎，把信息节点和校验节点间置信概率的更新迭代通过设置神经网络传递函数进行训练和学习,按照最大后验概率译码准则来对接受到的序列Y作出判决。/n
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