JAVA基础学习 Day008

博客包含练习题,主要涉及回形数的实现,以及创建一个长度为6的int型数组,要求数组元素取值在1 - 30之间且各不相同,属于程序设计相关内容。

1.练习题

String[] stringArray = new String[3]; 
for (int i = 0; i < stringArray.length; i++) { 
    stringArray[i] = new String();
    System.out.println(stringArray[i]);
}
//第一行: 各元素的值默认为null
//第二行: 对各元素进行初始化,但没有赋值。
//答案:空  (有别于null)

2. 回形数的实现

class RectangleTest1 {

	public static void main(String[] args) {
		int n = 7;
		int[][] arr = new int[n][n];

		int count = 0; // 要显示的数据
		int maxX = n - 1; // x轴的最大下标
		int maxY = n - 1; // Y轴的最大下标
		int minX = 0; // x轴的最小下标
		int minY = 0; // Y轴的最小下标
		while (minX <= maxX) {
			for (int x = minX; x <= maxX; x++) {
				arr[minY][x] = ++count;
			}
			minY++;
			for (int y = minY; y <= maxY; y++) {
				arr[y][maxX] = ++count;
			}
			maxX--;
			for (int x = maxX; x >= minX; x--) {
				arr[maxY][x] = ++count;
			}
			maxY--;
			for (int y = maxY; y >= minY; y--) {
				arr[y][minX] = ++count;
			}
			minX++;
		}

		for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
			for (int j = 0; j < arr.length; j++) {
				String space = (arr[i][j] + "").length() == 1 ? "0" : "";
				System.out.print(space + arr[i][j] + " ");
			}
			System.out.println();
		}
	}
}

3. 创建一个长度为6的int型数组,要求取值为1-30,同时元素值各不相同

int[] arr = new int[6];
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {// [0,1) [0,30) [1,31)
	arr[i] = (int) (Math.random() * 30) + 1;
			
	for (int j = 0; j < i; j++) {
		if (arr[i] == arr[j]) {
			i--;
			break;
		}
	}
}
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
	System.out.println(arr[i]);
}

 

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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