喜报 | 极限科技入选北京市 2024 年第一批科技中小企业名单

2024 年 7 月 24 日,北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会发布《关于北京市 2024 年第一批拟入库科技型中小企业名单的公示》。根据《科技型中小企业评价办法》(国科发政〔2017〕115 号)和《科技型中小企业评价服务工作指引》(国科火字〔2022〕67 号)有关规定,极限数据(北京)科技有限公司成功入选北京市 2024 年第一批科技型中小企业名单

图:公示名单的通知公告

科技型中小企业是指依托一定数量的科技人员从事科学技术研究开发活动,取得自主知识产权并将其转化为高新技术产品或服务,从而实现可持续发展的中小企业。科技型中小企业是自主创新的主力军。 获得科技型中小企业的称号,意味着极限在科技创新、产品研发以及专业化等方面得到了政府和业内的认可和支持。

图:详细名单

极限科技深知,创新是企业发展的不竭动力,入选科技型中小企业名单,这既是对我们过去努力的肯定,也是对未来发展的激励。极限科技将继续专注于搜索型数据库技术的研发与创新,为用户提供更加优质、稳定、高效、安全的数据搜索服务和分析体验。公司也将继续坚定不移地走自主创新的道路,持续加大科研投入,开发出更高效的产品与解决方案,努力成为行业内的领军企业。

展望未来,极限科技将以此次入库为契机,进一步加强与政府、行业、高校及研究机构的合作与交流,共同推动科技创新与产业升级的深度融合。我们期待在更广阔的舞台上展现极限科技的风采与实力,为实现公司可持续发展与行业繁荣做出新的更大贡献。

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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