火星文 wa

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<math.h>

int SS[100];
int q=0;
void ss()
{
 int k=0,f,i,j;
 for(i=2;i<=500;i++)
 {
  f=1;
  k=(int)sqrt(i);
  for(j=2;j<=k;j++)
  {
   if(i%j==0)
   {
    f=0;
    break;
   }
  }
  if(f)
   SS[q++]=i;
 }
// for(i=0;i<q;i++)
//  printf("%d ",SS[i]);
}

int main()
{
 char a[100],b[100];
 __int64 m[100],n[100];
 int alen,blen;
 int i,j,k;
 int flag;
 __int64 sum,temp;
 while(scanf("%s%s",a,b))
 {
  if(strcmp(a,"0")==0||strcmp(b,"0")==0)
   break;
  i=j=k=0;
  alen=strlen(a);
  blen=strlen(b);
  ss();
  memset(m,0,sizeof(m));
  memset(n,0,sizeof(n));
  sum=0;
  flag=1;
  for(i=0;i<alen;i++)   //预处理
  {
   if(a[i]==',')
   {
    flag++;
    if(flag==2)
    {
     flag=1;
     m[j++]=sum;
     sum=0;
    }
    continue;
   }
   sum=sum*10+a[i]-'0';
   if(i==alen-1)
   {
    m[j++]=sum;
    break;
   }
  }

  for(i=0;i<j/2;i++)
  {
   temp=m[i];
   m[i]=m[j-i-1];
   m[j-i-1]=temp;
  }


  sum=0;
  flag=1;
  for(i=0;i<blen;i++)   //预处理
  {
   if(b[i]==',')
   {
    flag++;
    if(flag==2)
    {
     flag=1;
     n[k++]=sum;
     sum=0;
    }
    continue;
   }
   sum=sum*10+b[i]-'0';
   if(i==blen-1)
   {
    n[k++]=sum;
    break;
   }
  }

  for(i=0;i<k/2;i++)
  {
   temp=n[i];
   n[i]=n[k-i-1];
   n[k-i-1]=temp;
  }

  if(j<k)
  {
   temp=j;
   j=k;
   k=temp;
  }

  for(i=0;i<j;i++)
  {
   m[i]=m[i]+n[i];
   if(m[i]>=SS[i])
   {
    m[i+1]=m[i+1]+m[i]/SS[i];
    m[i]=m[i]%SS[i];
   }
  }
  if(m[j])
   printf("%I64d,",m[j]);
  printf("%d",m[j-1]);
  for(i=j-2;i>=0;i--)
  {
   printf(",%I64d",m[i]);
  }
  printf("\n");
 }
 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。
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