龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：四川大学
摘要：本发明公开了基于非凸范数的固定时间神经动力学稀疏信号重构方法，步骤如下：S1、建立L0范数最小化优化模型；S2、用L1‑μ2混合范数优化模型去近似L0范数最小化优化模型；S3、使L1‑μ2混合范数优化模型的极小解等价于对应近端神经动力学优化模型的平衡点，求解最优解；S4、建立固定时间近端神经动力学优化模型；S5、设定初始参数，并在收敛时间上界内找到固定时间近端神经动力学优化模型的最优解；S6、不断迭代模型，在固定时间内实现稀疏信号重构。在同等条件下，本发明恢复稀疏信号的精确度更高，相对误差更小；在同等时间内，本发明进行稀疏信号恢复得到更好的恢复结果，图像质量更高。
主权项：1.基于非凸范数的固定时间神经动力学稀疏信号重构方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、根据恢复的信号需要，建立稀疏信号重构的L0范数最小化优化模型；S2、通过Lagrange乘子用L1-μ2混合范数优化模型去近似L0范数最小化优化模型；S3、使L1-μ2混合范数优化模型的极小解等价于对应近端神经动力学优化模型的平衡点，结合神经动力学优化模型的显示表达式，求解近端神经动力学优化模型的最优解；S4、通过自适应函数建立固定时间近端神经动力学优化模型；S5、设定初始参数，并在收敛时间上界内找到固定时间近端神经动力学优化模型的最优解；S6、不断迭代固定时间近端神经动力学优化模型，在固定时间内实现稀疏信号重构。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川大学 基于非凸范数的固定时间神经动力学稀疏信号重构方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号