【无标题】

### @Component

泛指各种组件,**@Controller、@Service、@Repository**都可以称为@Component。

### @Controller

使用 @Controller 注解的类将会被 Spring MVC 自动扫描,并注册为一个控制器。

使用地方如下:

### @Service

业务层

### @Repository

数据访问层

### **@RequestMapping**

@RequestMapping 注解能够处理 HTTP 请求的方法, 比如 GET, PUT, POST, DELETE。(@PostMapping、@GetMapping、@PutMapping、@DeleteMapping)

使用地方如下:

### @ResponseBody

@ResponseBody能够将数据转化为json串然后返回前端可以识别的json数据。

使用地方如下:

### @RequestBody

@RequestBody主要用来接收前端传递给后端的json字符串中的数据(放在参数前)

使用地方如下:

### @RestController

@RestController等于@Controller + @ResponseBody

### @Bean

### @Autowired

@Autowired可以对类成员变量、方法及构造函数进行标注,让 spring 完成 bean 自动装配的工作。

使用地方如下:

### @Data

@Data能通过注解的形式自动生成构造器,注在类上,提供类的get、set、equals、hashCode、canEqual、toString方法。

使用地方如下:

### @AllArgsConstructor

注在类上,提供类的全参构造

### @NoArgsConstructor

 注在类上,提供类的无参构造

### @SELECT

@Select注解的目的是为了取代xml中的select标签

使用地方如下:

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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