Object-c类别

今天学习object-c的类别,这里记录下自己的见解:

其实类别跟C#的部分类(partial)有写相似,只是在类别中不能添加属性(似乎只能添加方法)。

定义类别:

@class NoteClass;

@interface NoteClass (NoteCategory)


-(BOOL)testSameNote:(NoteClass *)aNote;


@end


实现类别:

#import "NoteClass.h"

#import "NoteCategory.h"

@implementation NoteClass(NoteCategory)

-(BOOL)testSameNote:(NoteClass *)aNote{

if([self.date isEqualTo:aNote.date]

  &&[self.content isEqualTo:aNote.content]){

return YES;

}

return FALSE;

}

@end


调用类别(其实不能说是调用类别,因为类别实现完后,其定义的方法就属于类的一部分了,所以与类的内部方法的调用的方法相同)。


【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)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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