Python学习(6)

Python逻辑运算与数据类型

对于python 而言,我们使用的是

and  or  not 来表示一个逻辑的运算

比如:

n=input()
if n>10 and n<40:
    print "yes"
else:
    print "no"

同时,我们的布尔值也往往是使用 false 和 true来解决问题,而不是我们在C++ 中使用的比如 0 和 1

当然,这些都是为了Python可以找到具体的数据类型而采取的措施

除此之外,Python中还有一个None来表示空值,这个也是在C++中从来没有意识到的东西

最后,我们必须要理解一个数据在 被使用的时候,我们的解释器到底在做什么:

比如:

nn= None
我们在打入这个语句并执行的时候,我们的解释器实际上做了这么几件事情

1.在内存中开辟一个空间,随后我们将我们的数据进行一个数据的存储

2.存好之后,将我们的数据的地址返回到我们的新建的变量之中

最后,实际上,我们在Python的所有的数据都是对象。这也是为什么解释型的语言会被认为是OOP的编程语言




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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