是不是百度封杀了我的javaeye博客!!

博主之前在百度上撰写博客,之后迁移到javaeye并更新了百度上的博客链接。使用百度搜索新的博客标题时未找到相关结果,而谷歌则正常显示。本文探讨了不同搜索引擎之间的收录和展示差异。

原来我实在百度写博客的,后来我在百度的博客上申明把博客搬到javaeye,不在使用百度了,并且写明新地址。然后我今天用百度搜索搜我的javaeye博客标题,发现没有任何记录!用google一搜!都出来了!是我javaeye的信息!为什么?!百度会那么小气嘛?呜呜!大家可以试下,在百度和google分别搜索下。看结果。。

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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