工作反思(持续更新)

1. 遇到跨部门工作的事情,不要直接找对应人员,要先和项目经理反馈,由项目经理统筹安排,不然别人会觉得是你擅自安排工作,这样很不礼貌。

2. 某个问题有进展,或者需要沟通处理的,要先告知直接主管,越级上报会显得不尊重直接主管。

3. 和人争执前,先特么把事情搞清楚,比如看完聊天记录再讨论。

4. 裸板子测量东西要小心,别特么板子就烧了,天王老子来了也不能马上用板子,该断电断电。

5. 应该追求用最少的代码解决问题,不要改多余代码,这样会显得自己很LOW。

6. 还是板子问题,飞线的板子用完了就找人帮忙把线去掉,这个很容易不小心碰了下,烧CPU。

7. 总理说的,要练好基本功,再忙也要刷算法啊。

8. 和别人沟通的时候,注意手机灭屏,有时候工作社交软件钉钉或者微信等会误触,一些发好多表情包,搞的大家尴尬。。。

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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