耳证人:绕苦婆

绕苦婆

    绕苦婆扛着她沉重时绕团,从不离开它,一直随身带着它,它那么沉重,以致她几乎扛不动,而且越来越沉重,就她记忆所及,她向来就扛着它,她想象不到可以脱离它。她深深地躬着腰,有的人怜悯她,但所有怜悯她的人都遭到她激烈的反抗。这些可怜的人料想不到自己的状况多么不良,更料想不到自己面临着些什么。她走近前去乜斜他们一眼,她从下面看得清面临的灾祸。她立刻就看清楚了;出路是没有的,无论发生什么,事态只会恶化,而且每次遇见时都更糟糕。她点点头并想着她的绕团。那里头所有的人都给绕进去了,她很苦,但他们更苦。

    绕苦婆好做善事,她说:当心!但愿人听她的话。别走到树下去,她说,有烂树枝、别过马路、有好咬的汽车。别沿着房子走,有瓦片掉下房顶。别跟人握手,别进人家的房间,有恶性的细菌密集在那儿。一看见怀孕的妇女,就激起她的绝望:别生孩子,她说,他们不是死在生产时,那就是死在以后。有那么多种疾病,疾病比孩子们还要多,它们都朝这可怜的小虫子猛扑上去,那何必还让他受那样的痛苦。倒不如不出世。

    绕苦婆从未怀过孩子,所以她可以这么说。她从未信赖过男人,只要男人这般注视着她,她立刻掉转目光。她曾给人做就针线活儿,但这也不稳妥.她曾认识一些人,他们在她缝完之前就死了。于是过后从他们身上也拿不到钱了。但她不诉苦。她把这事绕进绕团。它嘛,她完全信赖,那里一切全是真实的,怎么绕在绕团里,事情就怎么发生。

    绕苦婆在一条被忘却的死胡同里站着睡觉。绕团做她的床和枕头。她小心谨慎,她不透露自己的名字。她从未收下一封信。一封信上总写着一个不幸。她观看邮差们,她不理解的是,他们送来送去的尽是不幸,可愚蠢的人们竟然阅读。
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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