李晓旭

作品数：17被引量：66H指数：5
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供职机构：兰州理工大学更多>>
发文主题：小样本图像分类图像分类方法基类网络更多>>
发文领域：自动化与计算机技术电子电信天文地球哲学宗教更多>>
发文期刊：《上海交通大学学报》《计算机系统应用》《计算机应用研究》《小型微型计算机系统》更多>>
所获基金：国家自然科学基金甘肃省自然科学基金北京市自然科学基金博士科研启动基金更多>>
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面向小样本文本分类的互学习原型网络被引量：1
《北京邮电大学学报》2024年第3期30-35,共6页刘俊 秦晓瑞 陶剑 董洪飞 李晓旭 
国家自然科学基金项目(62176110);军委装备发展部技术基础项目(221ZHK11015)。
小样本文本分类方法大多依赖于单一原型进行训练和推理,容易受到噪声等因素的影响,从而导致泛化能力不足。对此,提出了一种用于小样本文本分类的互学习原型网络。在保留现有算法通过文本嵌入特征直接计算原型的基础上,引入了基于转换器...
关键词：人工智能 文本分类 小样本学习 互学习 原型网络 
基于双分支注意力U-Net的语音增强方法被引量：1
《计算机应用研究》2024年第4期1112-1116,共5页曹洁 王宸章 梁浩鹏 王乔 李晓旭 
甘肃省重点研发计划资助项目(22YF7GA130)。
针对语音增强网络对全局语音相关特征提取困难、对语音局部上下文信息的捕捉效果不佳的问题,提出了一种基于双分支注意力U-Net的时域语音增强方法,该方法使用U-Net编码器-解码器结构,将单通道带噪语音经过一维卷积后得到的高维时域特征...
关键词：语音增强 双分支注意力机制 时域 单通道 
深度复数轴向自注意力卷积循环网络的语音增强被引量：1
《计算机系统应用》2024年第4期60-68,共9页曹洁 王乔 梁浩鹏 王宸章 李晓旭 于泓 
甘肃省重点研发计划(22YF7GA130)。
单通道语音增强任务中相位估计不准确会导致增强语音的质量较差,针对这一问题,提出了一种基于深度复数轴向自注意力卷积循环网络(deep complex axial self-attention convolutional recurrent network,DCACRN)的语音增强方法,在复数域...
关键词：单通道语音增强 复数卷积循环网络 卷积跳连 轴向自注意力机制 
通道注意力双线性度量网络被引量：1
《吉林大学学报（工学版）》2024年第2期524-532,共9页李晓旭 安文娟 武继杰 李真 张珂 马占宇 
国家自然科学基金项目(62176110,U19B2036,62225601,U23B2052,62076093);甘肃省重点研发计划项目(22YF7GA130);河北省省级科技计划项目(SZX2020034);北京邮电大学优秀青年团队项目(2023QNTD02);兰州理工大学红柳杰出青年基金项目。
针对小样本图像分类任务中模型对不同类的相似图片进行度量时,由于缺少对样本局部重要特征的关注且难以捕捉相似图片间的细微差别,导致出现部分查询样本与正确类原型的分类边界较模糊的问题,提出了一种通道注意力双线性度量网络(CABMN)...
关键词：小样本学习 细粒度图像分类 度量学习 注意力机制 哈达玛积 
小样本图像分类的注意力全关系网络被引量：8
《计算机学报》2023年第2期371-384,共14页李晓旭 刘忠源 武继杰 曹洁 马占宇 
国家自然科学基金(62176110,62111530146,61906080,61922015,U19B2036,62225601);甘肃省青年博士基金(2021QB-038);北京市自然科学基金(Z200002);兰州理工大学红柳杰出青年基金资助.
传统的基于深度学习的图像分类方法在大样本分类任务中具有较好的分类效果,但在小样本分类任务中却存在较大的挑战,为此,小样本图像分类获得了研究人员的广泛关注.基于度量的方法是解决小样本图像分类的一种简单有效方法,它利用可学习...
关键词：小样本图像分类 基于度量的方法 类原型 注意力机制 大边界学习 
基于机器学习的土壤温度预估研究综述被引量：6
《高原气象》2022年第2期268-281,共14页谭晓晴 罗斯琼 舒乐乐 李晓旭 王景元 曾礼 董晴雪 陈自航 
国家自然科学基金项目(U20A2081,41975096);第二次青藏高原综合科学考察研究项目(2019QZKK0105);中国科学院“西部之光”交叉团队项目(xbzg-zdsys-202102)。
土壤温度是地球科学研究中的重要物理量。在陆-气相互作用研究中,土壤温度不仅影响土壤内部的物理、生物、化学过程,而且对陆-气之间能量和物质交换起重要作用。随着可获取的相关数据越来越丰富,机器学习方法已经被越来越多的研究人员...
关键词：土壤温度 机器学习 时间序列 
基于滑动特征向量的小样本图像分类方法被引量：4
《吉林大学学报（工学版）》2021年第5期1785-1791,共7页曹洁 屈雪 李晓旭 
国家自然科学基金项目(61906080,61763028).
针对在小样本图像分类中,几个样本的特征图不足以描述整个类特征空间,导致误分类的问题,提出了滑动特征向量神经网络(SFV),该方法通过集合同类样本的滑动特征向量构建类特征空间,并利用样本-类的特征向量度量方式分类查询样本。SFV融合...
关键词：计算机应用技术 计算机视觉 小样本学习 局部特征 度量学习 
基于SI-SDR优化的生成对抗网络语音增强方法被引量：6
《华中科技大学学报（自然科学版）》2020年第11期17-23,共7页曹洁 周尧风 于泓 李晓旭 
国家自然科学基金资助项目(61906080,61763028)。
为了解决现有的生成对抗网络(GAN)语音增强方法模型训练不稳定、生成语音质量不高的问题,提出一种尺度不变信号失真比(SI-SDR)优化的相对平均生成对抗网络(Ra GAN)语音增强方法.首先,构建一个基于生成对抗网络的端到端语音增强模型;然后...
关键词：生成对抗网络(GAN) 语音增强 客观可懂性 深度卷积神经网络 损失函数 
CLM模型在青少年肌阵挛癫痫患者脑网络中应用被引量：5
《中国临床心理学杂志》2019年第3期443-447,519,共6页柯铭 彭超 李晓旭 刘光耀 
国家自然科学基金(61263047,61563030)
目的:利用Crucitti-Latora-Marchiori (CLM)相继故障模型探究青少年肌阵挛癫痫(juvenile myoclonic epilepsy, JME)患者脑功能网络紊乱。方法:利用基于体素的形态学分析法(Voxel-Based Morphometry, VBM)获取癫痫患者组和正常对照组两...
关键词：青少年肌阵挛癫痫 脑功能网络 相继故障 顶下小叶 
基于深度学习的局部方向人脸识别算法研究被引量：9
《计算机与数字工程》2019年第5期1032-1036,1135,共6页公维军 吴建军 李晓霞 李晓旭 
国家自然科学基金项目(编号:61563030);河西学院青年教师科研基金项目(编号:QN2017014)资助
论文针对人脸识别中的特征选择和单一算法的局限性问题,提出了一种基于深度学习的局部方向人脸识别算法。首先通过定位和分块选取人脸局部敏感区域,然后依次利用LDP算法良好的局部特征提取能力对精选分块区域进行特征提取并最终连接成...
关键词：局部方向模式 局部敏感 深度学习 特征选择 人脸识别 
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