The rest of the paper is organized

The rest of the paper is organized as follows. In Section 2, we give some equivalent compressed sensing signal reconstruction models. In Section 3.1, we establish a neural network method based on a class of generalized Fischer–Burmeister complementarity functions. In Section 3.2, a projection neural network approach is designed to the compressed sensing signal reconstruction. Some potential applications are presented in Section 3.3. Section 4 concludes this paper.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ส่วนเหลือของกระดาษจัดเป็นดังนี้ ในส่วนที่ 2 เราให้บางเท่ากับบีบอัดสัญญาณบูรณะรุ่นตรวจจับ ในส่วน 3.1 เราสร้างวิธีโครงข่ายประสาทตามคลาฟังก์ชันเขา Fischer – Burmeister ทั่วไป ในส่วนที่ 3.2 วิธีโครงข่ายประสาทฉายถูกออกแบบเพื่อการบูรณะสัญญาณตรวจจับบีบอัด โปรแกรมประยุกต์บางโปรแกรมอาจจะแสดงในส่วนที่ 3.3 4 ส่วนสรุปนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ส่วนที่เหลือของกระดาษที่มีการจัดระเบียบดังต่อไปนี้ ในส่วนที่ 2 เราจะให้บางเทียบเท่าบีบอัดสัญญาณการตรวจจับรูปแบบการฟื้นฟู ในส่วน 3.1 เราสร้างวิธีเครือข่ายประสาทขึ้นอยู่กับระดับของทั่วไป Fischer-เมอสเตอร์ฟังก์ชั่น complementarity ในส่วน 3.2, การฉายวิธีเครือข่ายประสาทถูกออกแบบมาเพื่อการฟื้นฟูสัญญาณบีบอัดการตรวจจับ บางงานที่มีศักยภาพจะถูกนำเสนอในส่วน 3.3 ส่วนที่ 4 สรุปบทความนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ส่วนที่เหลือของกระดาษจะจัดดังนี้ ในส่วนที่ 2 เราจะให้เทียบเท่าอัดรุ่นบูรณะสัญญาณตรวจจับ . ในส่วน 3.1 เราสร้างโครงข่ายประสาทเทียมแบบทั่วไปตามชั้นของฟิชเชอร์–เบอร์ไมสเตอร์ข้อมูลฟังก์ชัน ในส่วนที่ 3 ประมาณการโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบใหม่ถูกออกแบบมาเพื่อบีบอัดสัญญาณตรวจจับ . ศักยภาพบางโปรแกรมจะถูกนำเสนอในส่วน 3.3 . ส่วนที่ 4 สรุปบทความนี้