回望英语-3

take place 发生

beauty 美人

harvest 收获,收割

celebration 庆祝,祝贺

hunter 猎人

starve 饿死

origin 起源,由来

religious 宗教的

seasonal 季节的

grave 坟墓

in memory  of 纪念,追念

feast 节日,盛宴

bone 骨头

belief 信任,信心

dress up 打扮,装饰

trick 诡计,窍门

play a trick on 诈骗,开玩笑

poet 诗人

arrival 到达,到来,到达者

gain 获得

independence 独立

independent 独立的,自主的

gather 搜寻

agriculture 农业农艺,

agricultural 农业的

award 奖,奖品,授予,判定

produce 产品

rooster 公鸡,

admire 赞美,钦佩。

energetic 从满活力的,积极的

look forward to 期望,期待

lunar 月亮的,阴历的

parade 游行,阅兵

day and night 日夜,整天

clothing 衣服

as though 好像

have fun with 玩的开心

custom 习惯,习俗

worldwide 全世界的

rosebud 玫瑰花蕾

fool 愚人,白痴,愚弄,欺骗

necessity  必要的

permission 许可,允许

prediction 预言,预报

fashion 时尚的,

parking 停放

parking lot 停车场

turn up 出现,到场

keep one`s word 履行诺言

hold one`s breath 屏息,屏气 

apologize 道歉

drown 淹没,淹死

sadness 悲伤,

obvious 明显的

wipe 擦,擦去

weep 哭泣

announcer 广播员,报告者

set off 出发,动身

remind 使想起

remind of 使,,,,想起,,,,

forgive原谅,饶恕

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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半山猿

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