Map遍历

一:
         for (Object in : map.keySet()) {
             //map.keySet()返回的是所有key的值
             Object value = map.get(in);//得到每个key多对用value的值
         }
二:
         Iterator<Map.Entry> it = map.entrySet().iterator();
         while (it.hasNext()) {
              Map.Entry entry = it.next();
              Object key= entry.getKey();
              Object value= entry.getValue();
         }

三: 
         for (Map.Entry entry : map.entrySet()) {
             //Map.entry 映射项(键-值对)
             //map.entrySet()  返回此映射中包含的映射关系的 Set视图。
             Object key= entry.getKey();
             Object value= entry.getValue();
         }
四: 
         for (Object v : map.values()) {
               Object value = v;
         }


关于遍历删除, 由于在遍历的时候是不能直接删除的, 所以需要做些手法

一:

建个List tmplist = new ArrayList(); 

把要删除的对象放进list里,再遍历list删除

for (Map.Entry entry : map.entrySet()) {    
       tmplist.add(entry.getKey());
}
for(List key : tmplist){
     map.remove(key);
}

但对于涉及到中间插入多线程操作时,此方法不好使,所以再来个方法:

二:复制一个map, 用复制的map来遍历,再对原map进行操作

HashMap tmpmap = new HashMap(map);
for (Map.Entry entry : tmpmap.entrySet()) {    
       map.remove(entry.getKey());
}

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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值