4.22

#include<iostream>
#include<cmath>
using namespace std;
class location
{
public:
	location(double ,double);
    void show();
	friend double dist(location& d1,location& d2);
private:
	double x,y;
};
location::location(double X,double Y)
{
	x=X;
	y=Y;
}
void location::show()
{
	cout<<"点的坐标为:("<<x<<","<<y<<")"<<endl;
}
	
double dist(location& d1,location& d2)
{
	double L;
	L=sqrt((d1.x-d2.x)*(d1.x-d2.x)+(d1.y-d2.y)*(d1.y-d2.y));
	return L;
}
int main()
{
	location A(3,2),B(1,1);
	cout<<"A";A.show();
	cout<<"B";B.show();
	cout<<"俩点间的距离为"<<dist(A,B)<<endl;
	system("pause");
	return 0;
}

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。
目前没有公开的、权威的关于“FCN 4.22版本”(或版本号为078)的文档或发布说明的信息。全卷积网络(FCN)最初由Jonathan Long等人在2015年提出,主要用于语义分割任务,其标准版本主要包括FCN-32s、FCN-16s和FCN-8s等结构[^2]。这些结构的命名基于从不同层级的特征图进行上采样以恢复原始图像尺寸的策略。 通常,深度学习框架如Caffe、PyTorch或TensorFlow中会提供FCN的实现版本,但它们的版本号通常与框架本身的版本相关,而不是单独为FCN模型定义版本号。例如,在PyTorch或TensorFlow的模型库中,可能会有不同的实现变种,但这些实现一般不会以“4.22”这样的版本号进行标识。 如果所指的“FCN4.22”是某个特定框架或项目中的内部版本,建议查阅该框架的官方文档、GitHub仓库的发布说明,或相关的开发者社区讨论。此外,可以尝试搜索特定项目的源码仓库,例如查看是否有与FCN相关的开源项目使用了类似的版本号。 如果目标是查找某个特定实现的文档或发布说明,建议提供更具体的上下文信息,例如所使用的深度学习框架名称、项目名称或代码仓库地址,以便更准确地定位相关信息。 ### 可能的实现示例(基于PyTorch的FCN-8s结构片段) ```python import torch import torch.nn as nn import torchvision class FCN8s(nn.Module): def __init__(self, num_classes=21): super(FCN8s, self).__init__() pretrained_model = torchvision.models.vgg16(pretrained=True) features = list(pretrained_model.features) self.pool3 = nn.Sequential(*features[:17]) self.pool4 = nn.Sequential(*features[17:24]) self.pool5 = nn.Sequential(*features[24:]) self.score_pool3 = nn.Conv2d(256, num_classes, kernel_size=1) self.score_pool4 = nn.Conv2d(512, num_classes, kernel_size=1) self.score_pool5 = nn.Conv2d(512, num_classes, kernel_size=1) self.upscore2 = nn.ConvTranspose2d(num_classes, num_classes, kernel_size=4, stride=2, padding=1) self.upscore_pool4 = nn.ConvTranspose2d(num_classes, num_classes, kernel_size=4, stride=2, padding=1) self.upscore8 = nn.ConvTranspose2d(num_classes, num_classes, kernel_size=16, stride=8, padding=4) def forward(self, x): pool3 = self.pool3(x) pool4 = self.pool4(pool3) pool5 = self.pool5(pool4) score_pool5 = self.score_pool5(pool5) upscore2 = self.upscore2(score_pool5) score_pool4 = self.score_pool4(pool4) upscore_pool4 = self.upscore_pool4(upscore2 + score_pool4) score_pool3 = self.score_pool3(pool3) out = self.upscore8(upscore_pool4 + score_pool3) return out ``` 上述代码展示了如何使用PyTorch构建一个FCN-8s模型,该模型利用了VGG16作为特征提取器,并通过转置卷积层进行多级上采样,以融合不同层级的特征图[^2]。
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