BigDecimal的使用

本文通过对比双精度浮点数与BigDecimal在乘法运算中的表现,展示了浮点运算失精现象,并提供了一种在金融计算中避免该问题的安全实现方法。
//浮点计算会失精,因此不能在金融行业中进行金钱计算,下面是一个安全的写法。

	private static void test1() {
		double a = 1.14 * 75;
		System.out.println(a);//85.49999999999999
		System.out.println(Math.round(a));//85
		
		BigDecimal aNew = new BigDecimal("1.14").multiply(
				new BigDecimal(75));
		System.out.println(aNew.floatValue());//85.5
		aNew = aNew.setScale(0, RoundingMode.HALF_UP);
		System.out.println(aNew);//86
		
		aNew = new BigDecimal(1.14).multiply(
				new BigDecimal(75));//1.14没有加引号
		System.out.println(aNew.floatValue());//85.5
		aNew = aNew.setScale(0, RoundingMode.HALF_UP);
		System.out.println(aNew);//85
	}

 

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)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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