无线网络发射器

本文介绍了一个使用C++实现的程序,该程序读取输入的半径和点的数量,然后根据每个点的位置及其给定的值,在一个129x129的二维数组中更新指定区域内元素的值。程序还跟踪了数组中的最大值及其出现次数。
#include<iostream>
using namespace std;




int a[129][129];
int sum=1,maxx=0;
int main()
{


int d;
int n;
cin>>d>>n;


for(int i=1;i<=n;i++)
{
int x,y,k;
cin>>x>>y>>k;

int x0=max(0,x-d),x1=min(x+d,128),y0=max(0,y-d),y1=min(128,y+d);

for(int i1=x0;i1<=x1;i1++)
{
  for(int j1=y0;j1<=y1;j1++)
  {
    a[i1][j1]+=k;
    if(maxx==a[i1][j1])
    {
    sum++;
 }
    if(maxx<a[i1][j1])
    {
    sum=1;
    maxx=a[i1][j1];
 }


  }
}

}
cout<<sum<<' '<<maxx;
return 0;
}
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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