Great Masters---王选

本文探讨了长期专注研究的重要性,并强调了内在动力而非外在奖励对于取得成就的关键作用。作者分享了如何培养洞察力的方法,包括一线实践和广泛阅读文献。此外,还提供了对年轻人的建议,鼓励他们重视积累而非急功近利。

源动力不可能是金钱或名利---因为金钱或者是获奖等等,会使你急功近利,使你赶紧要得到好处,不可能让你潜心研究十八年。

这正如做生意一样,如果你一心去追求纯利润,那么就不可能做久做远。如果要成就百年基业,那么就要从服务于别人,为别人而存在的角度去考虑发展。---我


为什么十八年不觉得累呢?---因为这种压力不是来自外部,而是喜欢做。


怎么培养洞察力?---一是在第一线上拼命干活,培养自己的动手能力,二是多看文献,了解发展方向,发现别人最先进技术的毛病。我发现光看文献而不具体干活的人往往馊主意很多。

对年轻人寄语---年轻人需要长期的积累,不能急功近利。

经常总结别人成功的经验---去研究人家为什么会成功,就注意他的背景,他是怎样一个出生,怎样一个经历。

王选创造了方正,最后把方正的诠释写出来:

察身而不敢诬,奉法令不容私,

尽心力不敢矜,遭患难不避死,

见贤不居其上,受禄不过其量,

不以无能居尊显之位,自行苦此,可谓方正之士矣。

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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