李国成

作品数：13被引量：7H指数：1
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供职机构：北京信息科技大学理学院更多>>
发文主题：能量函数神经网络模型神经网络反馈神经网络压缩感知更多>>
发文领域：自动化与计算机技术理学经济管理更多>>
发文期刊：《计算机应用》《数学的实践与认识》《统计与管理》《北京信息科技大学学报（自然科学版）》更多>>
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基于曲线估计的实时曝光图像增强算法
《昆明理工大学学报（自然科学版）》2024年第1期65-72,共8页金帅鸿 李国成 
国家自然科学基金项目(62176073)。
针对曝光错误导致图像质量降低的问题,图像增强旨在不破坏正常曝光区域质量的同时,提高曝光错误区域的质量.然而,在近年来的研究中,使用一个算法解决多种曝光问题并不常见,而且通常需要大量的参数和内存,这不可避免地增加了成本和时间...
关键词：图像增强 光照 深度学习 曝光校正 
非光滑稀疏约束优化问题的最优性条件及算法被引量：1
《数学的实践与认识》2022年第7期153-164,共12页蔡园园 李国成 
国家自然科学基金(62176073)。
针对目标函数非光滑的稀疏约束优化问题,给出基本可行性和λ-平稳性两个必要最优性条件,利用所给出的必要最优性条件构造出稀疏次梯度投影算法.在理论上分析了算法的收敛性,证明了由该算法所产生序列的任意聚点都是λ-平稳点.最后,通过...
关键词：l_(0)-范数 稀疏约束 非光滑 次梯度 稀疏投影 
稀疏信号重构的罚函数神经网络模型被引量：1
《计算机应用》2021年第S02期13-18,共6页蔡园园 李国成 
国家自然科学基金资助项目(61473325)。
在压缩感知理论中,针对未知信号的稀疏性和信号非零元素位置的不确定性使得稀疏信号的重构比较困难,以及基于贪婪迭代方法的匹配追踪算法和基于凸松弛方法的基追踪算法对稀疏信号的重构概率不高的问题,提出一个罚函数神经网络模型。首...
关键词：压缩感知 l_(1)-最优化 有限等距性 神经网络 能量函数 
求解紧凸集上非光滑优化问题的神经网络模型
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》2020年第1期27-31,37,共6页韩姝 李国成 
国家自然科学基金资助项目(61473325).
提出了一个求解非空紧凸子集上非光滑优化问题的神经网络模型,该神经网络模型由微分包含梯度系统刻画。证明了该紧凸子集是一个正不变集,从紧凸子集内部出发的网络轨道都收敛于神经网络的平衡点集,每一个平衡点都是原问题的最优解。用...
关键词：神经网络 非光滑优化 紧凸子集 最优解 
基于BL-SMOTE和随机森林的不平衡数据分类被引量：2
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》2019年第2期23-28,共6页张宸宁 李国成 
国家自然科学基金资助项目(61473325)
不平衡数据在信用评估、财务造假、医疗诊断等现实应用中广泛存在。在众多处理不平衡数据的算法中,SMOTE算法(synthetic minority over-sampling technique)应用最为广泛。为解决SMOTE算法在生成数据时会弱化数据的真实分布,同时考虑到...
关键词：本福德法则 SMOTE算法 随机森林 不平衡数据 
基于反馈神经网络的稀疏信号恢复的优化算法被引量：1
《计算机应用》2017年第9期2590-2594,共5页汪星星 李国成 
国家自然科学基金资助项目(61473325)~~
针对稀疏信号的重构问题,提出了一种基于反馈神经网络(RNN)的优化算法。首先,需要对信号进行稀疏表示,将数学模型化为优化问题;接着,基于l0范数是非凸且不可微的函数,并且该优化问题是NP难的,因此在测量矩阵A满足有限等距性质(RIP)的前...
关键词：l0最优化 反馈神经网络 有限等距性 能量函数 
基于拉格朗日神经网络的稀疏信号恢复算法
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》2017年第3期36-40,44,共6页汪星星 李国成 
国家自然科学基金项目(61473325)
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...
关键词：拉格朗日乘子 LYAPUNOV函数 神经网络 
旅游规划问题的研究
《统计与管理》2016年第8期134-136,共3页王龑海 李国成 杨毅恒 
北京市教委面上项目;项目编号:KM201511232009
旅游规划问题需要适应旅行者客观时间才有其实用价值。对5A景区的旅游路线划分,变单旅行商问题为多旅行商问题。根据聚类法得到恰当的分组,运用规划算法求出每组景点的最佳旅行路线。通过实验证实,这种方法既可有效的对所有景点完成遍历...
关键词：聚类分析 规划算法模型 多旅行商问题 
基于神经动态压缩感知信号重构优化模型
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》2016年第3期37-41,共5页宋全 李国成 
国家自然科学基金资助项目(61473325)
对于压缩感知信号的恢复,寻找约束l0—范数最小值问题的最优解一直是NP难问题,它通常需要使用其他目标函数来获得近似的解决方案。通过使用神经网络算法,构建RNN模型来解决l0—范数的最小值问题。对于构建的RNN模型,使用修正的近似函数...
关键词：压缩感知 稀疏信号 神经网络 重构 
解决伪凸优化问题的两阶段神经网络模型
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》2014年第3期81-83,88,共4页孙菲 李国成 
北京市教育委员会科技计划面上项目(KM201311232019)
提出了一个两阶段神经网络模型,以解决线性等式约束的光滑伪凸优化问题。在神经网络的第1阶段,状态向量有限时间收敛到可行域;第2阶段状态向量全局收敛到原问题的优化解,严格分析了网络的收敛性和优化性,对收敛时间进行了准确估计。
关键词：线性等式约束 收敛性 伪凸优化 两阶段神经网络模型 
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