王坚老师语录(转载自spaces.msn.com/members/zfye)

工作与自我发展的建议
博客围绕工作与自我发展给出建议,强调利用年轻优势多做基础事,工作要保持热情;做决定不要犹豫,要相信判断力;鼓励创新、提出问题;不要被过去束缚,明确感兴趣的领域及所需努力;要自我塑造,不过度阅读。
  • 时间是我们唯一的资源,我们现在的优势就是年轻。
  • 多做些fundamental的事情。
  • 做事情要保持热情,并不仅是兴趣。8小时的工作如果做完了想再去谈及,那么这份工作就不值得你去做。
  • 什么是低谷,一个人不能正确地看待自己的时候才是低谷。
  • 所有的事情要往好里想,直到你发觉自己受了骗。
  • 一个人花10分钟做的决定和花10天做的决定差不了多少,不好犹犹豫豫花太多的时间在做决定上,要相信自己的判断力,要能很快地做决定。如果一个人今天做不了决定,那么不要指望他明天就能够作出决定。
  • 需要有一部分人来创新,来提出问题。
  • 不要让自己过去成为自己地负担,(学ML的不一定要束缚在ML上)
  • 要知道哪个领域有你感兴趣的事情,在哪里可以完成这件事,花多少努力才能完成这件事。
  • 一个人要知道读多少东西就足够了。不要读多余的东西。
  • 要自己塑造自己,不要让环境塑造你。
  • (心理学)人脑还是很强的,你以为自己还没看到的时候,其实你的眼睛已经看到了,在打这些字的时候,我的肌肉的某个部分其实已经programming好了。
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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