fragment 讲解2

1, 新建fragment , 参数传递:

                 Bundle bundle = new Bundle();  
                bundle.putLong("time", time);  
                fragment.setArguments(bundle);


          在fragment中获取参数:

     public void onCreate(Bundle savedInstanceState){

             Bundle arguments = getArguments();
             if(arguments !=null){
                 long time = arguments.getLong("time", 0);
             }

      }


2, fragment的显示,隐藏:

       transaction.show(fragment);       

       transaction.hide(fragment);


3,通过savedInstanceState进行数据保留

     fragment 非正常关闭时,会调用 onSaveInstanceState():

    @Override
    public void onSaveInstanceState(Bundle outState) {
        outState.putParcelable("powerchartdata", powerchartdata);
        
        super.onSaveInstanceState(outState);
    }


   当fragment重新创建,在若干生命周期状态中都可以读取。


4, fargment 切换动画:

      transaction.setCustomAnimations(R.anim.right_in, R.anim.left_out);



【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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