终于过四级了!

 日哦~~~终于熬过来了~~~

该死的学校,不过四级没学位证!从大二开始考~~考了四次了都~~~也努力过了~~

但都没过~~我都快成四级准考证收藏家了~~~每次看着那四个四级准考证就心酸啊~~~

555~~~这次本来是找工作前最后一次机会了~~~也努力了~~看了第四边老友记来练听力~~嘻嘻~~

买了N份china diaily和21 century来练阅读~~

找代码尽量上codeproject练阅读~~~

四级真题也认真做了不少~~~

一切准备妥当~~

但是~~~考完试后我知道我完了~~又要下一次了

为什么?我不知道我惹谁了我~~

考试那天早上特意都没吃早餐没喝水~~

结果刚开始考试不到半小时~~日~~老子想小便!

又不能上厕所又不能提前交卷~~~

憋死我了~~别说写卷子了~~就想时间快点过~~

好不容易憋到交卷铃响了~~~

期间都差点晕到了~~感觉要爆炸了~~最后都是数着还有多少秒过的~~

结果还不让走~~一个教室200多人~~要点完试卷,没有遗漏了才能走~~

我都崩溃了~~差点想跳窗走了算了~~但是怕跳了就完了~~~

要漏水的~~~

呵呵~~~

这种情况我怎么还能期待过啊~~~

 

死心了~~没想到~~今天一查成绩~~居然过了~~~哈哈哈哈哈~~~开心一个

【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)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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