新的scratch作品更新了:光耀之体,快保存

开头先给大家公布一个好消息,我们的永久会员重新规划上架了:

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源码直接更新到星球上了,大家可以直接再里边找到,为啥不直接分享源码了,因为老是被举报就不直接贴下载链接。

光耀之体

作品介绍:

《光耀之体》是一款Scratch创意作品,玩家将看到一只可爱的小猫随着鼠标的移动而运动。简洁的操作和温暖的画面,给人带来轻松愉快的视觉体验。通过这种创意的互动方式,让玩家感受到与小猫共同探索的乐趣。

🎮 操作方法

  • 鼠标

    :控制小猫的移动,随着鼠标的指引,小猫会跟随其移动。

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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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