像个孩子一样去回忆

北京的春天很短,鸟语花香,阳光明媚的日子实在太少。而多的是风沙,多的是这些似风像沙的漂泊者的愁思。对于大多数人来讲,这里都不是一个会让人满意的归宿。这是一个寻梦的地方。每个人都有自己要寻找的,那会缠绕多少颗心,缠绕多少个过往!

 

 

 

一个人躺在诊所的椅子上,眼睛盯着输液瓶中的液体一滴一滴的往下滴,绕过长长的输液管,通过针头进入手掌的血管里,那一刻,心凉如秋。  想起小时候感冒时,母亲陪着打点滴,她一个人忙上忙下,把一切都弄好。  接下来还要哄我,逗我开心。   我也会在这个时候提一些平时看起来是非分的要求。母亲也会一一照办。 小孩子是容易满足的吧,他想要的可能就是那么一点点。只要能被满足,就高兴的屁颠屁颠的。简单、傻、快乐! 

 

 

 

春天感冒时,母亲每次都会做柳丝煎鸡蛋。老人们讲,这可以治咳嗽。记忆中,那些长在水塘边的大柳树,就像是群小老头。黑色粗糙的皮;密密匝匝的枝杈 ;一丛一丛的须经随水流轻轻飘动。你生气了,拿脚踹它,也不躲;你淘气了,拿水泼它,它也好好的受着。

但是老来抖俏,新抽出来的柳条是那么的翠,那么的软;风吹过来,也会多情的招摇。后来去了城市,就再也见不到故乡的柳了。  城市的柳是一种景观树,与我心中的柳比起来,只有风情而没有筋骨!

 

 

有些事情是再也不可能回得去了吧。但会留下特有的味道。在梦里萦绕!

 

 

 

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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