李烨

作品数：57被引量：210H指数：8
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供职机构：上海理工大学光电信息与计算机工程学院更多>>
发文主题：支持向量机网络注意力支持向量机集成遗传算法更多>>
发文领域：自动化与计算机技术电子电信电气工程文化科学更多>>
发文期刊：《智能计算机与应用》《自动化仪表》《系统工程与电子技术》《中国科技信息》更多>>
所获基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划上海市教育委员会创新基金国家高技术研究发展计划更多>>
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MSDAB-DETR:一种多尺度遥感目标检测算法
《数据采集与处理》2024年第6期1455-1469,共15页李烨 周生翠 张驰 
由于遥感图像中的目标尺寸差异大,且捕获不同尺度目标的信息非常困难,因此难以有效识别不同尺度目标。同时,传统Transformer在处理高分辨率图像时会出现计算资源不足的问题;单一的损失计算方式和匈牙利算法结合会增大代价损失的波动性,...
关键词：遥感图像检测 DAB-DETR模型 多尺度注意力融合 高效注意力Transformer SIoU损失 
多种及多尺度注意力混合的图像超分辨率重建
《电子科技》2024年第9期34-42,共9页蒯新晨 李烨 
人工智能四川省重点实验室项目(2022RZY02)。
图像自身信息对图像重建具有天然鲁棒性,但多数超分辨率方法并未充分利用全局特征信息。文中提出了一种新图像超分辨率模型,混合了多种及多尺度注意力,包括多尺度混合非局部注意力上采样模块和残差密集注意力模块两个新的模块。与以往...
关键词：图像超分辨率 多尺度 注意力机制 非局部 循环网络 密集连接 上采样 自相似性 
基于Transformer的增强局部特征的细粒度图像分类模型
《建模与仿真》2024年第4期4702-4714,共13页李烨 蔡家麒 
国家自然科学基金项目(61703277);上海航海项目基金(17YF1427000)。
ViT(Vision Transformer)已经被广泛地运用于精细级别的视觉分类上,针对其对于局部信息捕获能力不足的问题,提出一种新的基于Transformer的增强局部特征的细粒度图像分类模型。首先提出了注意力嵌入模块,借由可变形卷积和注意力模块在...
关键词：细粒度图像分类 VISION TRANSFORMER 局部特征 可变形卷积 自注意力模块 
基于自蒸馏与自集成的问答模型
《计算机应用研究》2024年第1期212-216,共5页王同结 李烨 
知识蒸馏结合预训练语言模型是构建问答模型的主要方法之一,然而,这类方法存在知识转移效率低下、训练教师模型耗时严重、教师模型和学生模型能力不匹配等问题。针对上述问题,提出了一种基于自蒸馏与自集成的问答模型SD-SE-BERT。其中:...
关键词：问答模型 知识蒸馏 集成学习 BERT 
频分多址系统分布式强化学习功率控制方法
《计算机应用研究》2023年第12期3772-3777,共6页李烨 司轲 
华为技术有限公司合作资助项目(YBN2019115054)。
近年来,深度强化学习作为一种无模型的资源分配方法被用于解决无线网络中的同信道干扰问题。然而,基于常规经验回放策略的网络难以学习到有价值的经验,导致收敛速度较慢;而人工划定探索步长的方式没有考虑算法在每个训练周期上的学习情...
关键词：分布式强化学习 频分多址系统 功率控制 贪心策略 优先经验回放 动态步长调整 
青藏高原超高海拔地区风能开发试验与生态环境效应分析
《高原科学研究》2023年第4期1-10,共10页阿旺加措 郜志腾 王强 李烨 多吉 
西藏大学高水平人才培养项目(GSP-2020-B012);国家自然科学基金联合基金项目(U22A20569)。
青藏高原是世界上清洁能源最丰富的地区之一,但由于清洁能源的利用不足,当地仍然以牛粪等传统生物质能源作为居民主要生活能源。文章通过对西藏超高海拔地区(海拔5000 m以上)风能资源进行试验研究,梳理了风电与当地能源的供应关系,并全...
关键词：超高海拔 风电试验 生物质燃料 生态环境 噪声污染 
混合IRS辅助大规模MISO中基于显性信道估计的联合波束成形设计被引量：2
《计算机应用研究》2023年第11期3388-3393,共6页李烨 邬婷婷 
华为技术有限公司合作项目(YBN2019115054)。
针对智能反射面辅助大规模MISO系统的波束成形设计,当前大多数研究都是基于信道状态信息完全已知,且未考虑基站端主动波束成形矩阵与智能反射面反射系数矩阵存在的耦合关系。智能反射面辅助的信道为级联信道,难以进行估计,且导频开销较...
关键词：大规模MISO 智能反射面 波束成形 信道估计 压缩感知 深度学习 注意力机制 
大规模MIMO系统中功率分配的深度强化学习方法
《小型微型计算机系统》2023年第10期2221-2227,共7页李烨 肖梦巧 
华为技术有限公司合作项目(YBN2019115054)资助.
对于最大化下行链路总和频谱效率优化问题,目前仍然缺乏针对多小区多用户大规模MIMO系统的研究,且通常未考虑上行信道状态信息的不完美.鉴于此,研究了上行信道状态信息不完美条件下的多小区多用户大规模MIMO系统下行链路总和频谱效率优...
关键词：大规模MIMO 功率分配 深度强化学习 总和频谱效率 不完美信道状态信息 导频污染 
基于分布式强化学习的功率控制算法研究
《软件工程与应用》2023年第3期530-542,共13页司轲 李烨 
强化学习作为一种无模型的控制方法被应用于解决蜂窝网络中的同信道干扰问题。然而,在基于值的强化学习算法中,函数逼近存在误差导致Q值被高估,使算法收敛至次优策略而对信道干扰的抑制性能不佳,且在高频带场景中收敛速度缓慢。对此提...
关键词：分布式强化学习 功率控制 Actor-Critic算法 双重深度Q网络 延迟深度确定性策略梯度 
基于混合IRS辅助大规模MIMO系统的仿真信道估计方法
《建模与仿真》2023年第3期3088-3099,共12页邬婷婷 李烨 
对于IRS辅助的大规模MIMO系统,大多数研究都需要基于信道状态信息已知,而IRS通常为无源中继,导频开销较大,信道估计具有挑战性。为此,研究引入了一种包含有源和无源元件的混合IRS架构,使用少量RF链接收用户发送的上行导频信号,利用毫米...
关键词：信道状态信息 导频信号 无源元件 信道估计 稀疏特性 复数矩阵 信道矩阵 注意力机制 
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