负载ListView

复杂的ListView的实现:

/**
	 * ListView的适配器
	 */
	private class AppManagerAdapter extends BaseAdapter{
		@Override
		public int getCount() {
			return userAppInfos.size()+1+systemAppInfos.size()+1;
		}
		@Override
		public View getView(int position, View convertView, ViewGroup parent) {
			AppInfo appInfo;
			if(position == 0){ //显示用户程序有多少个的小标签
				TextView tv = new TextView(getApplication());
				tv.setTextColor(Color.WHITE);
				tv.setBackgroundColor(Color.GRAY);
				tv.setText("用户程序:"+userAppInfos.size()+"个");
				return tv;
			}else if(position == (userAppInfos.size()+1)){
				TextView tv = new TextView(getApplicationContext());
				tv.setTextColor(Color.WHITE);
				tv.setBackgroundColor(Color.GRAY);
				tv.setText("系统程序:"+systemAppInfos.size()+"个");
				return tv;
			}else if(position <= userAppInfos.size()){
				int newPosition = position-1;
				appInfo = userAppInfos.get(newPosition);
			}else{
				int newPosition = position-1-userAppInfos.size()-1;
				appInfo = systemAppInfos.get(newPosition);
			}
			View view;
			ViewHolder holder;
			// 不仅需要检查是否为空,还要判断是否是合适的类型去复用
			if(convertView != null && convertView instanceof RelativeLayout){
				view = convertView;
				holder = (ViewHolder) view.getTag();
			}else{
				view = View.inflate(getApplicationContext(),R.layout.list_item_appinfo,null);
				holder = new ViewHolder();
				holder.iv_icon = (ImageView) view.findViewById(R.id.iv_app_icon);
				holder.tv_location = (TextView) view.findViewById(R.id.tv_app_location);
				holder.tv_name = (TextView) view.findViewById(R.id.tv_app_name);
				view.setTag(holder);
			}
			holder.iv_icon.setImageDrawable(appInfo.getIcon());
			holder.tv_name.setText(appInfo.getName());
			if(appInfo.isInRom()){
				holder.tv_location.setText("手机内存");
			}else{
				holder.tv_location.setText("外部存储");
			}
			return view;
		}
		@Override
		public Object getItem(int position) {
			return null;
		}
		@Override
		public long getItemId(int position) {
			return 0;
		}
	}
	static class ViewHolder {
		TextView tv_name;
		TextView tv_location;
		ImageView iv_icon;
	}


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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