流星雨又走了。。。

[color=blue][size=medium]
做完了我们组分给我的任务,在打包的时候,突然想到快到十一假期了,十一假期过来我也就不在这实训基地了。。。

  看着同学,老师们都在忙碌的走着。。。

  看着同学们在讨论着什么,而我带着耳机,听着魏晨的《流星雨又来临》,离别的伤感。。。

  还记得班长说:“人越来越少了。。。”,的确,在学生时代的尾声,总是充满着的别离,充满着不舍。。。

  不舍同学,不舍老师,不舍朋友,不舍舍友,不舍基地,不舍朋友,不舍上班、下班的那条路,不舍一切的一切。。。

  老王的尖笑,杨峰甜蜜的笑,班长猥琐的笑,荷花灿烂的笑,阿堂帅帅的笑。。。

  流星雨来了终究会走,人相聚终究会散。。。

  王老师说:我们要学会感恩,感恩父母,感恩老师,感恩这个社会。。。

  也许踏上社会,不仅学会感恩,更多的是实行感恩吧。。。    

  流星雨又来临。。。。

  恩,期待。。。。。。那天。。。。。来临。。。。。 
[/size][/color]
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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值