【Mood-4】心静是一门艺术

           到现在工作还没有着落,心里面反而比以前平静,以前也知道自己的水平 属于一瓶不满,半瓶咣当的那种情况,但是那时候的自己总是觉得自己的综合水平可能会弥补一下自己在技术上的缺失,但是,现在看来,太过于自信,把问题想象的太简单,自己是个懒人,喜欢那种简单的生活,不喜欢把时间和精力放在那些琐碎的事情上,但是现实非想象,反思一下自己的找工作的经历,仔细分析下自己的优缺点,发现很多所谓的优点并非能给别人创造利润,而是能够减少他们的开支,这是个比较复杂的问题,所以人并不会一个普通大学生冒险,或许每个人都感觉自己与众不同,但是不同点却不是那么的明显,而对自己缺点的漠视,却有众多的理由。

       心里面平静了,目标是不会改变,需要改变的是自己对于专业知识的认知程度,需要改变自己的某些偏见。不需要改变的是自己的价值观和信仰。这个年代里面说起这个好像是个笑话,太过于在意别人看法可能永远一事无成。

        把事情看的淡些,就会发现世界还存在那么多的美好,把心放平些,先做好自己才是最重要的,自己的衣服都不干净,还恬不知耻的指责市容,或许不是那么欠当,并非反感看到这些批评,而是反感那些还敢于站在道德高点进行批评。心淡些,把那些物质从心里面剔除,还个干净的环境给它吧。不与世争,世与我和争。世界不存在那么多的竞争,只需做好自己就好了。

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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