Word入门动画教程11:搜索文档之高级搜索(转)

Word入门动画教程11:搜索文档之高级搜索(转)[@more@]

  如果用户知道文档的某些更详细的资料(属性),可以使用高级文件搜索,这样能精确地找到符合条件的文件。步骤如下:

  1.选择“文件”菜单的“搜索...”命令,打开“基本文件搜索”任务窗格,单击“请参阅”下的“高级文件搜索”,切换到“高级文件搜索”任务窗格。

  2.在“属性”下拉列表框中选择文档的某个属性;在“值”文本框中输入一个能与此属性的真实值进行比较的确定值;在“条件”下拉列表框中选择比较的方式。设置完毕后单击“添加”按钮将此条件加入下面的列表框中。还可以继续设置条件,选择“与”或“或”指定条件之间的关系,“与”表示必须同时满足这些条件,“或”表示只需满足其中的一个条件。如本例选择了“文件名”、“作者”两个属性,设定和“文件名”属性真实值比较的值为“FTP”,设定和“作者”属性真实值比较的值为“张三”,分别设定比较条件为“包含”。它们的关系是“与”,也就是搜索的文档必须同时满足两个条件:“文件名包含FTP”、“作者”包含“张三”。

  3.在“搜索范围”下拉框指定一个搜索位置,可以指定一个具体的磁盘或文件夹,也可以在整个硬盘中查找。

  4.在“搜索文件类型”下拉框中,指定要查找的文件类型。

  5.单击“搜索”按钮,Word即开始查找符合条件的文档并显示文档名。

  提示:

  1.条件是在高级搜索中对文件属性值设置的限制,从而使其更加明确。每一种属性类型都有一组相关条件。

  2.执行“文件”、“打开...”,在弹出的“打开”对话框中单击“工具”按钮,选择“查找...”命令,可以打开“文件搜索”对话框,切换到“高级”选项卡,其搜索文件的方法和“高级文件搜索”任务窗格中基本一致。

  具体操作的动画演示过程如下:

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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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