PMP之路 – 第1天(看书1-5章)

作者在工作繁忙之余开始准备PMP认证考试,计划利用周末时间快速过一遍PMBOK指南。第一天顺利阅读完前五章,并记录了各章节的学习时间。
很早就考虑考PMP了,但是做项目一般都是很难抽出时间来的。在老板的考核的要求下,也考虑自己的职业发展的情况下,开始了PMP之路。
虽然自己对PMBOK还是比较熟悉,但是真正面对考试还是不能忽视。毕竟自己的理解、经验与实际的理论和考试的思路还是不太一样。
这个周末计划把PMBOK的前五章看完,还比较顺利,周六一天就吧前五章基本看完了。第一遍看的比较快,主要是熟悉一下PMBOK的组织结构顺便评估一下看书的花费的时间。
第一天的看书比较顺利,下午去游泳花了一个小时。
下面将看书花费时间:
内容
花费时间
第一章 引论
第二章 项目生命期与组织
1.5小时
第三章 单个项目管理
1小时
第四章 项目整体管理
1小时在公交车上看的
第五章 项目范围管理
1.5小时
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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