开通博客小记

  之前在做Delphi时一直就想有个地方可以记录一些自己在成长过程中遇到和解决的小问题,大部分是在网上查阅资料解决的,也有些是自己的一点小心得。有时,遇到一个问题,网上很多人有类似的问题,但回答或解决的很少,偶尔自己努力解决后,很想和大家分享,但不知道在哪里发表,想在提问的帖子下回复,但往往帖子过期关闭了,只得作罢。

  现在经过自己的努力及与老板的争取,终于转入了自己一直想做的C++,需要学习的很多,想记录一些学习中遇到的问题,或许对别人很幼稚,但每个人都有一个成长的过程,不需要对每个人都有用,对初学者有一点点用处就很欣慰了。

  文笔一直不好,所以不会写很多技术以外的东西,这一直也是我的苦恼,嘿嘿。

转载于:https://www.cnblogs.com/yylqinghao/archive/2010/03/12/1684046.html

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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