行不言之教

随手翻翻《道德经》,看到其中的一段话,“圣人处无为之事,行不言之教。万物作焉而不辞,生而不有,为而不持,功成而弗居。” 真是很有感触。在商场陆陆续续接触了很多人,大致都是说得多,做得少,易诺而弗信。孔子也说“讷于言而敏于行”,但是现实情况却是埋头干活的人往往不如夸夸其谈的人,认真搞事业的人不如善于宣传的人。是否古今皆然?

读《李将军列传》,看李广这样的人,大致也属于多做少说之类的,即使在秦皇汉武,看重武功的年代,李广这样的人也是不吃香的,非但没有封侯,还屈辱自杀。太史公说,“余睹李将军悛悛如鄙人,口不能道辞。及死之日,天下知与不知,皆为尽哀。彼其忠实心诚信於士大夫也。谚曰:桃李不言,下自成蹊。此言虽小,可以谕大也”,如此评价,也算是让李将军九泉之下,心有所慰了。

在这样一个浮躁的社会里,有一分说十分,有两分说百分。“桃李不言,下自成蹊”,还能成为立身之本么?处无为之事,行不言之教,或许只能是在某种场合,或者某段时间内可以行得通吧!
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、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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