基于拉格朗日神经网络的稀疏信号恢复算法

汪星星; 李国成

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基于拉格朗日神经网络的稀疏信号恢复算法

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对稀疏信号的重构问题,提出了一种基于广义拉格朗日函数思想、能量函数的建立以及梯度下降思想,建立了拉格朗日神经网络(Lagrange Neural Network,LNN)模型.通过Lyapunov函数,证明了LNN模型具有良好的稳定性与收敛性能,表明所构造的能量函数的平衡点即为原问题的最优解.仿真结果说明LNN网络可以快速有效地收敛到最优解,进而重构稀疏信号.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2017年第3期|36-4044|共6页
作者
汪星星; 李国成;
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作者单位

北京信息科技大学理学院,北京100192;

北京信息科技大学理学院,北京100192;

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正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
拉格朗日乘子; Lyapunov函数; 神经网络;

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