16、奇幻航海与未知邂逅

奇幻航海与未知邂逅

从异国归乡之旅

在一段特别的经历中,我本觉得关于斯特鲁德布鲁格人的讲述或许能给读者带来别样乐趣,毕竟这在我看过的旅行记述里较为少见。即便可能有日本作者提及过他们,可我在日本停留时间短暂,又不通当地语言,无法深入探究。

国王多次邀我在他的宫廷任职,但我归乡心切,他最终恩准我离开,还亲手写了推荐信给日本天皇。此外,他赠予我四百四十四枚大金币(这个国家喜爱偶数)和一颗红钻石,我后来在英国把钻石卖了一千一百英镑。

1709 年 5 月 6 日,我郑重地向国王和朋友们告别。国王派卫兵护送我前往格兰根斯塔尔,这是岛屿西南部的一个皇家港口。六天后,我找到一艘前往日本的船,经过十五天的航行,我们在日本东南部的一个小港口城镇沙莫斯奇登陆。

上岸后,我向海关官员出示了国王给天皇的信,他们对信上的印章很熟悉,印章有我手掌那么宽,印的是“国王从地上扶起一个跛脚乞丐”。城镇的长官得知我的信后,把我当作公使接待,为我提供马车和仆人,还承担费用送我去江户。在江户,我得到觐见天皇的机会,呈上信件。信件被隆重开启,由翻译解释给天皇听。之后,翻译传达天皇旨意,说无论我提什么请求都会被批准,看在他的皇家兄弟——勒格奈格国王的份上。这位翻译常和荷兰人打交道,他很快看出我是欧洲人,便用荷兰语传达天皇的命令。

我按之前的打算回复,称自己是荷兰商人,在偏远之地遭遇海难,经海陆辗转到勒格奈格,然后乘船到日本,希望能借助同胞的帮助返回欧洲,恳请天皇下令安全护送我去长崎。我还额外请求,看在勒格奈格国王的份上,免去我踩踏十字架的仪式,因为我是不幸来到这个国家,并无贸易意图。天皇听后有些惊讶,怀疑我不是真正的荷兰人,更像是基督徒,但最终还是为了给勒格奈格国王面子,答应让我通过

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)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鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合群: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、科研员及工程技术员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖工经验选取的问题,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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