一种基于深度学习的多维光存储解码方法

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。