381.Spiral Matrix II-螺旋矩阵 II(中等题)

本文介绍了一个生成螺旋矩阵的算法,该算法能够根据给定的整数n生成一个n×n的螺旋形矩阵,矩阵中填充从1到n²的整数。通过四个方向的循环填充实现了这一过程。

螺旋矩阵 II

  1. 题目

    给你一个数n生成一个包含1-n^2的螺旋形矩阵

  2. 样例

    n = 3
    矩阵为
    这里写图片描述

  3. 题解

    参看374.Spiral Matrix-螺旋矩阵(中等题)

public class Solution {
    /**
     * @param n an integer
     * @return a square matrix
     */
    public int[][] generateMatrix(int n) {
        int[][] matrix = new int[n][n];
        int count = 0;
        int num = 0;
        while (2 * count < n)
        {
            for (int i=count;i<n-count;i++)
            {
                matrix[count][i] = ++num;
            }
            for (int i=count+1;i<n-count;i++)
            {
                matrix[i][n-count-1] = ++num;
            }
            if (2 * count == n - 1)
            {
                break;
            }
            for (int i=n-count-2;i>=count;i--)
            {
                matrix[n-count-1][i] = ++num;
            }
            for (int i=n-count-2;i>=count+1;i--)
            {
                matrix[i][count] = ++num;
            }
            count++;
        }

        return matrix;
    }
}

Last Update 2016.11.13

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,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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