小屋·小篮子·祭

我看到
那座孤零零的小屋中
你沉睡着
--就让我称呼您为“你”吧,不称呼您,因为,我和您在一起时也是称呼您为“你”的……
我看到
那个饿得哇哇大哭的孩子
在撕扯着你的头发
--那个孩子,是我
夕阳下蹒跚的身影
迈着小小的步伐
一点一点,向前走去
--终于,到了我看不见的尽头
我又摸到了那个小篮子
伸手进去,是一些零碎但清晰的记忆
每次的亲昵
都给我带来你带着体温的爱意
我在遥远的地方读完了书大学
要毕业了,于是想起以前我许给你的美好愿望
就到他们城里人都叫做“超市”的市场中
想再给你带去一些我的爱
可是
——可是我却无法再找到
找到那曾经的小篮子和
曾经的你
生时
受尽苦难的你
好好的
享受那独属于你的清静
……
……
……
……
……
--纪念姥姥一周年
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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