演讲稿

演讲稿
2011年12月21日
  各位老师各位同学们,大家晚上好,很高兴我能站到这个讲台来竞选,我叫许振博,来自软件c1102班,我今天竞选的是技术部部长一职,我和大家一样,同样怀着一颗追求技术、追求知识的心来到了安协这个大家庭,并加入了技术部,我在这里收获颇多。
  对我来说,加入安协是一项崭新的体验。在加入安协这几个月里,技术部的上课,老师的讲解让我受益匪浅;我和其他技术部成员一起参加了
  义务整机活动,不仅方便了同学,也锻炼了我的动手能力。
  我是一个十分有上进心的人,任何事不做则已,做则一定做好。我希望能够得到一个更为广阔的空间来展示自己的能力。在这期间我对技术部
  部长的工作也有了一定的认识,对此项工作也有很大的热情。
  拿破仑曾经说过,不想当将军的士兵不是好士兵,所以我申请竞选技术部部长这个职位,但我知道光有热情是不够的,我坚信,凭着我的努力
  和坚持,以及大家们对我的帮助和信任,我能胜任这项工作。
  我知道再华丽的语言只是一瞬间的激情和智慧,朴实的行动才是开在成功道路上的鲜花!
  假如我当上了技术部部长,我会进一步完善自己,提高自己各方面的素质,进一步提高自己的工作热情,以饱满的热情和积极的心态去对待每
  一件事情;我会进一步提高自己的责任心,在工作中大胆创新,锐意进取,虚心地向别人学习;我会进一步的广纳贤言,做到有错就改,有好
  的意见就接受,同时坚持自己的原则。我希望我能够在技术部部长的位置上发挥更大的作用,我相信在大家的协助下,我可以把技术部的工作
  做得更好、更出色。
  假如我能够当上技术部部长,我会做一名合格的技术部部长,我会积极开展技术部各项工作,并携手其他各部门共同开创安协美好的未来。
  感谢大家给我这次演讲的机会,我相信有你们的支持我会获得更好!!
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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