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通过定义新的投影函数,提出一种连续时间的复值投影神经网络模型及其离散化算法,能完全在复域上解决一类复值l1范数最小化问题,并在理论上得到新模型及其离散化算法的稳定性和全局收敛性。数值实验进一步表明,新模型的离散化算法能有效地求解基于l1范数最小化的复值稀疏信号的重构问题。
一类复值l1范数最小化问题的复值投影神经网络算法
【摘 要】
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通过定义新的投影函数,提出一种连续时间的复值投影神经网络模型及其离散化算法,能完全在复域上解决一类复值l1范数最小化问题,并在理论上得到新模型及其离散化算法的稳定性
【机 构】
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武夷学院数学与计算机学院,武夷学院人文与教师教育学院
【出 处】
：
武夷学院学报
【发表日期】
：
2020年6期
【基金项目】
：
福建省自然科学基金项目(2017J01769),武夷学院高层次人才科研启动基金项目(YJ201802),福建省教育厅科技基金项目(JA15512)
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