李化
- 作品数：17 被引量：45H指数：4
- 供职机构：太原理工大学更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划山西省自然科学基金山西省青年科技研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信农业科学医药卫生更多>>
- 改进S-DNet神经网络模型的乳腺X射线图像的分类方法
- 本发明公开了一种基于改进S‑DNet神经网络模型的乳腺X射线图像的分类方法，通过对S‑DNet神经网络模型改进，实现乳腺X射线图像的良恶性分类，提出了一种新的神经网络模型，称为S‑DNet神经网络模型。首先通过对图像进行...
- 李化李延涛李强
- 基于注意力的ResNet模型的乳腺癌肿块的分类方法
- 本发明涉及一种基于注意力的ResNet模型的乳腺癌肿块的分类方法，包括：获取分类完成的乳腺X射线图像，将注意力模块与ResNet网络模型结合，得到基于注意力的ResNet网络模型，将乳腺X射线图像输入基于注意力的ResN...
- 李化牛婧袁晓辉李强
- 基于平衡Gold码的超宽带多址接入方式
- 2009年
- 为了改进超宽带通信系统的性能,通过对平衡Gold码的介绍与分析,提出了一种将平衡Gold码用于超宽带的多址接入技术,并对脉位调制(PPM)和脉幅调制(PAM)的超宽带系统进行Matlab仿真。仿真结果表明:该方法产生的跳时序列比传统跳时码序列具有更低的误码率。
- 张朝霞郝润芳李化王华奎
- 关键词：超宽带跳时序列多址接入
- 基于训练序列的MIMO信道估计算法研究被引量：2
- 2008年
- 针对MIMO系统,基于训练序列的信道估计方法,详细推导出ML、LS和LMMSE方法的估计值,并进行了性能比较。在一定条件下,信道系数矩阵的ML、LS估计值具有相同的表达形式。计算机仿真表明,LMMSE方法和ML、LS方法的估计效果基本一致。,在高信噪比、有限训练符号数、较少发射天线数的条件下,可以精确地估计出信道系数。
- 李化王华奎赵清华
- 关键词：MIMO信道估计最大似然估计最小二乘估计最小均方误差估计
- 非线性约束条件下的二次优化R-CAB算法被引量：8
- 2008年
- 为了解决R-CAB算法的方向图零陷不深或无法对准干扰信号方向的问题,在非线性约束条件下,通过二次优化鲁棒周期自适应波束形成算法的的权向量,调整了方向图零陷的位置和深度,改善了输出SINR。优化算法的输出SINR对导引向量随机误差具有稳健性,对期望信号的功率变化表现出不敏感特性,具有很好的的理论价值以及应用前景。理论分析与计算机仿真试验都证明了算法的有效性。
- 赵清华刘建霞李梁李化王华奎
- 关键词：阵列天线
- 智能化玉米信息处理系统的设计与构建
- 该文论述了智能化玉米信息处理系统的设计和构建过程.开发了可在单机和网络上运行的面向基层的专家系统软件.在比较国内外农业专家系统的基础上,详细论证了该系统的方案.采用了Browser/WebServer/Database层...
- 李化
- 关键词：专家系统ASP.NET玉米
- 基于z平面分析的粒子群优化参数选择
- 2010年
- 针对粒子群优化算法参数选择缺乏定量理论依据的问题,在z平面上研究粒子位置期望的动态特性,讨论复特征根的模值与相角对系统动态特性的影响,提出一组收敛效率高的参数序列。采用测试函数逐个与相关参数做仿真比较实验,证明其有效性。指出在改组参数序列中,当对应的特征根在虚轴附近时,全局寻优效率最高,随着特征根远离虚轴,寻优效率逐渐降低。
- 张玮李化贺鸿王华奎
- 关键词：粒子群优化参数选择阻尼比
- 离散PSO算法动态性能分析及参数选择被引量：8
- 2010年
- 针对标准PSO算法的参数选择缺乏理论依据这一问题,研究了粒子在收敛域内的参数取值及对应的运动轨迹,得出寻优系统在收敛域内取值并不一定都能达到最优值的结论。进而应用离散系统分析理论,指出在收敛域内复特征根的模值与相角会影响系统的寻优效率,并通过理论分析推导出模值和相角与标准PSO算法中的惯性权重和加速因子的关系,从而在理论上确定了参数选择的原则。根据上述理论分析结果,提出五种参数选择建议,实验仿真结果证明所提参数选择的有效性。在考虑算法随机性的情况下,建议复特征根的模值取0.8左右,相角在90°附近取值。
- 张玮赵清华李化王华奎
- 关键词：粒子群优化算法相角
- 基于叠加训练序列的MIMO信道估计算法被引量：2
- 2010年
- 针对提高无线信道的传输性能,提出了改进的基于叠加训练序列的MIMO信道估计算法。利用训练序列与信息序列的不相关特性,在没有带宽损失的情况下初步估计出信道参数;然后利用加权因子对信道参数在相邻信号段之间进行加权平均,得到最终的信道参数。与以往的叠加训练序列估计方法比较,利用算法具有更低的估计均方误差,且适用于时变信道。通过计算机仿真结果表明,估计方法提高了信道传输精度和性能。
- 李化赵清华张玮王华奎
- 关键词：多输入多输出信道估计叠加训练序列
- 改进S-DNet神经网络模型的乳腺X射线图像的分类方法
- 本发明公开了一种基于改进S‑DNet神经网络模型的乳腺X射线图像的分类方法，通过对S‑DNet神经网络模型改进，实现乳腺X射线图像的良恶性分类，提出了一种新的神经网络模型，称为S‑DNet神经网络模型。首先通过对图像进行...
- 李化李延涛李强
