9.14上班记

今天10点起床到所里报到完成任务!中午我们张总发现了一个偷车的·自己的车太旧想换辆自行车骑骑·胆子太小人多不敢偷·后来一路跟踪在绿都世贸广场下面把自己的车停到一辆折叠自行车边上蹲下锁住,然后在用套锁的方法偷了一辆小自行车骑得那么悠哉·我靠----向我们这边骑过来,没有注意到我们,样的人最好抓了没有防备,一把按倒在地拷上问他哪里的,说是四川的·郁闷啊家人都给震倒了就来偷了口袋里没有半毛钱----真想给他几巴掌。
抓好后到朋友舞社休息了一下午呵呵跳街舞的妹妹真不错可惜我不会跳,比较懒不想学,晚饭所里完成的·吃饭主要是给老大看到你的人在,没有看到他会想的,真是烦所以没有一点自由·吃了晚饭和一个队友去所边上的长途汽车站抓扒手,突然发现了2个新疆扒手,这样的人只有打没有其他办法太猖狂啊那里是偷啊根本就是抢劫一样的我们这里的刑罚没用啊·关不了!偷了一个小女孩包包里的皮夹·小偷跟上去很快的拉开皮包就拿了出来,我跑过去都比不上他下手的速度,哈跑的速度太快刹不住一脚把他窜了打滚·打得爽死了!朋友们大家要注意了凡是新疆人在路上走除了卖羊肉串的,就是个强盗!小心自己的包包, 走路时要把包包放前面,上车时也一样拥挤的时候东西都要管好不要把贵重物品放裤子后面
呵扒手其实很好看因为他们不看公交车只看人家的口袋或包包,那个眼神··得手后马上会下车走人·
今天晚上逛到9点没有收获真累···
睡觉··············

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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