基于拉格朗日神经网络的稀疏信号恢复算法

• 作者: 李国成 汪星星
• 来源期刊: 北京信息科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 拉格朗日乘子 Lyapunov函数 神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 页码范围: 36-40,44
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 3407字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16508/j.cnki.11-5866/n.2017.03.007

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李国成	北京信息科技大学理学院	17	4	1.0	2.0
2	汪星星	北京信息科技大学理学院	3	4	1.0	2.0