backgroundWorker的使用

本文介绍了一个使用BackgroundWorker组件实现的斐波那契数列计算程序,该程序能够处理用户输入,并在后台线程中计算指定项的斐波那契数值,同时更新进度条显示计算进度。
 private int MyBaseNumber = 0;
        private int MyPercentage = 0;
        //计算菲波拉叶数
        long ComputeFibonacci(int n, BackgroundWorker MyWorker, DoWorkEventArgs e)
        {          
            long MyResult= 0;
            if (MyWorker.CancellationPending)
            {
                e.Cancel = true;
            }
            else
            {
                if (n < 2)
                {
                    MyResult= 1;
                }
                else
                {
                    MyResult= ComputeFibonacci(n - 1, MyWorker, e) +
                             ComputeFibonacci(n - 2, MyWorker, e);
                }
                int MyPercentComplete=(int)((float)n / (float)MyBaseNumber * 100);
                if (MyPercentComplete > MyPercentage)
                {
                    MyPercentage = MyPercentComplete;
                    MyWorker.ReportProgress(MyPercentComplete);
                }
            }
            return MyResult;
        }
        //开始计算
        private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            try
            {
                MyBaseNumber = Convert.ToInt16(this.textBox1.Text);
                if ((MyBaseNumber < 0) || (MyBaseNumber > 91))
                {
                    MessageBox.Show("计算基数应在1-91之间!", "信息提示", MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Information);
                    return;
                }
                MyPercentage = 0;
                backgroundWorker1.RunWorkerAsync(MyBaseNumber);
            }
            catch (Exception MyEx)
            {
                MessageBox.Show(MyEx.Message, "信息提示", MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Information);
            }
        }
        //取消计算
        private void button2_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            if (this.backgroundWorker1.IsBusy)
            {
                this.backgroundWorker1.CancelAsync();
            }
            else
            {
               MessageBox.Show("没有计算操作!", "信息提示", MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Information);
            }
        }
        private void backgroundWorker1_DoWork(object sender, DoWorkEventArgs e)
        {
            BackgroundWorker worker = sender as BackgroundWorker;           
            e.Result= ComputeFibonacci((int)e.Argument, worker, e);
        }
        private void backgroundWorker1_ProgressChanged(object sender, ProgressChangedEventArgs e)
        {
            this.progressBar1.Value = e.ProgressPercentage;
        }
        private void backgroundWorker1_RunWorkerCompleted(object sender, RunWorkerCompletedEventArgs e)
        {
            if (e.Error != null)
            {
                MessageBox.Show(e.Error.Message,"信息提示",MessageBoxButtons.OK,MessageBoxIcon.Information);
            }
            else if (e.Cancelled)
            {
                MessageBox.Show("计算操作被取消!", "信息提示", MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Information);
            }
            else
            {
                this.textBox2.Text = e.Result.ToString();
            }
        }
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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