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[发明专利]用于卷积码的软输出解码方法及其装置-CN01102261.2无效
发明人：维普A·德赛;布赖恩K·克拉松 -专利权人：摩托罗拉公司
申请日： 2001-01-18 - 公布日： 2004-01-28 - 主分类号： H03M13/00 文献下载
摘要：用于对由划分成长度为L的多个窗口的、块长为N的格栅表示的信号进行最优解码的方法，包括步骤：从块结尾处的点N到一个窗口的结尾使用后向递归进行解码，存储在每个窗口的结尾确定的状态量度；从该窗口的结尾处的已知状态到该窗口的开始，使用后向递归对该窗口进行解码，以定义一组已知后向递归状态量度并存储；从该窗口的开始处的已知状态开始，使用前向递归进行解码，并向前移动；在前向递归的每个阶段计算软输出，并将其输出。
用于卷积码输出解码方法及其装置

[发明专利]在硬件中运行双向递归神经网络-CN202210750389.6在审
发明人： B·乔杜里;C·迪基奇;J·罗杰斯;P·席尔瓦 -专利权人：想象技术有限公司
申请日： 2022-06-29 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：在硬件中运行双向递归神经网络。一种在硬件中实施用于对输入序列进行运算的双向递归神经网络(BRNN)的方法，BRNN的每一步长都用于对(a)序列的输入、(b)关于序列的后续输入生成的对应后向状态，以及(c)关于序列的先前输入生成的对应前向状态进行运算，方法包括：接收BRNN的表示；将BRNN的表示变换成等价于输入序列上的BRNN的微分神经网络，微分神经网络包括：前向递归神经网络(RNN)，前向递归神经网络用于对序列的输入的前向状态进行运算；和后向递归神经网络(RNN)，后向递归神经网络用于对序列的输入的后向状态进行运算；以及在硬件中实施微分神经网络以便对输入序列执行BRNN。
硬件运行双向递归神经网络

[发明专利]使用数据窗口来解码数据的方法-CN03822099.7无效
发明人： P·加利利;L·皮洛特;A·安科拉 -专利权人：皇家飞利浦电子股份有限公司
申请日： 2003-09-10 - 公布日： 2005-10-12 - 主分类号： H03M13/23 文献下载
摘要：本发明的特征在于，对于当前窗口，它包括以下步骤：执行前向递归，所述前向递归使用前向状态度量向量(α)来初始化，所述前向状态度量向量(α)来自于前一迭代的相同步骤的前一窗口的上界(STK)，窗口(WID)包括下界和上界，并且执行后向递归，所述后向递归使用后向状态度量向量(β)来初始化，所述后向状态度量向量β来自于前一迭代的相同步骤的下一窗口的下界(STK)。
使用数据窗口解码方法

[发明专利]一种基于可靠度的连续相位解调方法-CN201811622078.1在审
发明人：张凯;张青松;朱广法;马允龙;黄薇婕;陈测库;王小军;王陈春;张健 -专利权人：西安烽火电子科技有限责任公司
申请日： 2018-12-28 - 公布日： 2019-05-03 - 主分类号： H04L27/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于可靠度的连续相位解调方法，包括前向递归变量和后向递归变量的初始化，并计算第n节Trellis各条边修正后的可靠度信息；前向递归和后向递归计算，并同时平移信息向量；对CPM信号第n个符号的信息提取计算以及判决计算
解调连续相位可靠度后向递归前向递归平移调制信号解调性能信道噪声信息度量信息提取信息向量硬件资源初始化复杂度计算量鲁棒性通信系统发送修正判决应用

[发明专利]卷积Turbo码双向并行译码方法-CN201110191727.9有效
发明人：王臣;周亮;詹明;曾黎黎 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2011-07-08 - 公布日： 2012-02-01 - 主分类号： H03M13/29 文献下载
摘要：在分量译码过程中，本发明将前向递归与后向递归同时进行，前向、后向递归分为运算量相当的两个阶段，后验似然比信息在第二阶段的开始就能依次计算得到。即从开始递归运算开始至后验似然比信息运算结束时的延时，本发明相比现有的译码过程缩短了一倍。并且，现有的后验似然比运算是串行，本发明的后验似然比运算采用双向并行同时进行，所需的计算时间与递归计算的时间重合，则不需另外分配计算时间，此外，双向并行的结构可以使得用来存储状态度量的存储器减半。
卷积 turbo 双向并行译码方法

[发明专利]应用人工智能策略的大数据清洗决策方法及AI处理系统-CN202210563391.2有效
发明人：任志贵;苏健明 -专利权人：北京正远达科技有限公司
申请日： 2022-05-23 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种应用人工智能策略的大数据清洗决策方法及AI处理系统，依次加载前向AI网络模型和后向AI网络模型形成的噪声决策网络，对目标用户行为大数据进行前后AI决策，后向AI网络模型的模型加载信息是依据前向AI网络模型得到的各个噪声支持度进行整理后进一步提取的，从而可以提高后向模型加载信息的可靠性。同时将前向AI网络模型、后向AI网络模型按照前后顺序配置，前向AI网络模型依据预设AI指令调取主动学习决策网络可以控制模型加载信息量，后向AI网络模型选用递归神经决策网络，递归神经决策网络相对于传统神经网络模型可以提高时间关联性的学习能力
应用人工智能策略数据清洗决策方法 ai 处理系统

[发明专利]被快速(Turbo)编码了的代码序列的译码方法及译码装置-CN01801080.6无效
发明人： D·王;小林久志;J·鲍 -专利权人：三菱电机株式会社
申请日： 2001-03-23 - 公布日： 2002-08-28 - 主分类号： H03M13/45 文献下载
摘要：本方法由初始化前向递归概率函数向量α0和后向递归概率函数向量βN开始。接着,根据序列R1N的所接收到的各代码来决定转移概率矩阵Γ(Rk)和Γi(Rk)。在接收到完整的代码序列R1N之后,通过利用矩阵乘法运算的结果,并行决定后向递归概率向量βk(这里,k=1、2、…、N－1)的所有的值,也并行决定关于各被译码过的位dk(这里,k=1、2、…、N)的对数似然比
快速 turbo 编码代码序列译码方法装置

[发明专利]一种多机制混合的递归神经网络模型压缩方法-CN201710151828.0在审
发明人：王中风;王智生;林军 -专利权人：南京大学
申请日： 2017-03-10 - 公布日： 2018-01-30 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种多机制混合的递归神经网络模型压缩方法。方法包括A、循环矩阵约束将递归神经网络中部分参数矩阵限制为循环矩阵，并更新后向梯度传播算法使网络可以进行循环矩阵的批量训练；B、前向激活函数近似前向运算时将非线性的激活函数替换为硬件友好的线性函数，后向梯度更新过程保持不变；C、混合量化根据递归神经网络中不同参数对误差可容忍度的差异，针对不同参数采用不同的量化机制；D、二次训练机制将网络模型的训练分为初始训练和重训练两个阶段，每个阶段侧重不同的模型压缩方法，很好地避免了不同模型压缩方法间的相互影响本发明通过灵活地运用多种模型压缩机制来压缩递归神经网络模型，可以大大减少模型参数，适用于需要使用递归神经网络的存储受限、低延迟嵌入式系统，具有很好的创新性和应用前景。
一种机制混合递归神经网络模型压缩方法

[发明专利]图像滤波方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质-CN202110755653.0在审
发明人：李鹏;刘阳兴 -专利权人：武汉TCL集团工业研究院有限公司
申请日： 2021-07-05 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G06T5/20 文献下载
摘要：本发明实施例在获取待滤波的目标图像后，在至少两个设定方向中的每个设定方向上，对目标图像进行前向递归运算以及后向递归运算，得到每个设定方向的前向辅助序列以及后向辅助序列，然后分别对每个设定方向的前向辅助序列以及后向辅助序列进行加权组合
图像滤波方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种基于肌电信号的双向递归肌电特征选择方法-CN202010009854.1在审
发明人：程扬威;李公法;蒋国璋;陶波;余明超;徐超 -专利权人：武汉科技大学
申请日： 2020-01-06 - 公布日： 2020-05-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明是一种基于肌电信号的双向递归肌电特征选择方法，所述方法包括基于最大相关的前向动态递归特征选择和基于最小冗余的后向动态过滤特征选择。对于后向选择，从原始肌电特征集开始，通过本文所提评估方式，每次迭代去除一个最不相关的肌电特征，分析特征集的冗余性，直至得到后向最佳候选肌电特征子集。最后取前向与后向最佳候选肌电特征子集的交集，并进行结果验证，输出最佳肌电特征集。
一种基于电信号双向递归特征选择方法

[发明专利]利用前向-后向滤波获得期望的非零相移-CN201080011757.0有效
发明人：大卫·麦格拉思 -专利权人：杜比实验室特许公司
申请日： 2010-04-01 - 公布日： 2012-02-08 - 主分类号： H03H17/08 文献下载
摘要：级联的前向滤波器和后向滤波器在音频或视频信号中建立特定的相移。后向滤波器在后向上应用其滤波以将作为频率函数的相移给予其后向滤波输出。前向滤波器在前向上应用其滤波以将相对后向滤波器的相移具有特定相移的相移给予其前向滤波输出。优选地，两个滤波器是递归的，并且应用于表示音频或视频信息的交叠段的信号上。交叠区间用于滤波器初始化。
利用滤波获得期望相移

[发明专利]双向RNN的数字格式选择-CN202210748373.1在审
发明人： B·乔杜里;C·迪基奇;J·罗杰斯;P·席尔瓦 -专利权人：想象技术有限公司
申请日： 2022-06-29 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：BRNN硬件实施以对输入序列进行运算，方法包括：接收BRNN的表示；将输入张量序列上的BRNN的表示实施为测试神经网络，测试神经网络的每一步长都用于对a)序列的输入张量、b)关于序列的后续输入张量生成的对应后向状态张量，c)关于序列的先前输入张量生成的对应前向状态张量进行运算，测试神经网络包括：前向递归神经网络，用于对序列的输入张量上的前向状态张量进行运算；后向递归神经网络，用于对序列的输入张量上的后向状态张量进行运算
双向 rnn 数字格式选择

[发明专利]一种分布式声波传感语音信息识别系统及方法-CN202211636042.5有效
发明人：王晨;尚盈;渠帅;杨健;黄胜;李常;曹冰;王伟涛;倪家升 -专利权人：山东省科学院激光研究所
申请日： 2022-12-20 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： H04B10/25 文献下载
摘要：激光出射单元，被配置为：射出消除自发辐射噪声的窄线宽的激光信号；环形器，设置在激光出射单元和传感光纤之间的光纤上，环形器被配置为：将激光信号传输至传感光纤，以对语音信号进行监测，以及，接收来自传感光纤的后向瑞利散射信号；采集单元，通过光纤与环形器连接，采集单元被配置为：采集环形器发出的后向瑞利散射信号；卷积递归网络单元，与采集单元连接，卷积递归网络单元被配置为：将采集单元采集到的后向瑞利散射信号，进行复数域映射，以重构语音信号
一种分布式声波传感语音信息识别系统方法

[发明专利]一种基于DVB－RCS标准的双二元Turbo码译码方法及译码器-CN200710178506.1有效
发明人：谈树峰;程子敬;邹光南;刘大禹 -专利权人：北京卫星信息工程研究所
申请日： 2007-11-30 - 公布日： 2008-04-16 - 主分类号： H03M13/29 文献下载
摘要：基于DVB－RCS标准的双二元Turbo码译码方法及译码器：(1)将接收码字的双比特系统位输入预译码器，求出向递归因子α₁和后向递归因子β₁的初始值；(2)求出对数似然比求出外信息L_e1；(4)将外信息L_e1经交织得到先验信息L_a2；(5)将接收码字的双比特系统输入交织器；(6)将交织结果输入预译码器，求出前向递归因子α₂和后向递归因子β₂的初始值；(7)求对数似然比Λ₂；(8)求外信息L_e2；(9)将外信息L_e2
一种基于 dvb rcs 标准二元 turbo 译码方法译码器

[发明专利]减少DNS递归服务器上隐私泄漏的匿名查询方法及系统-CN201810209202.5有效
发明人：黄锴;孔宁;姚健康 -专利权人：中国互联网络信息中心
申请日： 2018-03-14 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： H04L61/4511 文献下载
摘要：本发明为了实现解决DNS递归服务器上的隐私收集问题的目的，提供了一种减少DNS递归服务器上隐私泄漏的匿名查询方法，包括以下步骤：用户主机发送DNS请求后，监听DNS请求并进行解析，分析DNS请求查询的域名是否在一热门域名列表中，如是，返回查询结果；则将用户连入P2P网络后向递归服务器发起请求；定期向递归服务器更新热门域名的IP地址，定时广播更新的热门域名给用户主机。
减少 dns 递归服务器隐私泄漏匿名查询方法系统

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