Excel使用

1.级联菜单做成(参照附件)
2.数据可筛选(表头下拉框形式显示,可筛选列中数据)
菜单DATA--Filter--AutoFilter
(用鼠标选择你要操作的列:菜单中选“数据—筛选—自动筛选”)
3.固定列,当移动滚动条是该列不移动
菜单中选“Window—Freeze Panes”
(“窗口--冻结窗格”)
4.数据下拉框制作
a.Data--Validation--弹出框--Settings Allow 选择list,Source 直接写你要显示的内容中间用逗号隔开“男,女”(不含引号,用英文单引号分隔);
也可以写地址,数据来源可以其他的单元可数据
b.可引用数据做成:选中下拉框要显示的单元格数据。在excle的地址栏输入引用名字按回车就行
insert--name--define 可以定义引用对象(数据源可以其他sheet数据);引用方:Data--Validation--弹出框--Settings Allow 选择list,Source 书写格式(=引用对象 例如:=name)
多个定义对象一起上做成。选中要显示的数据后。insert--name--Create弹出框选择Top Row 生成的引用以第一列的数据命名
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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