observer

/**
 * @file 观察者模式
 * 有观察者 被观察者 观察者需要放到被观察者中,被观察者的状态发生改变需要通知观察者
 */

module callback5_1 {
    // 我和我媳妇 需要观察小宝宝心理状态的变化
    class Subject { // 被观察者 小宝宝
        state: string;
        observers: any[];
        constructor(public name: string) {
            this.state = '开心的';
            this.observers = [];
        }
        attach(o: Observer): void {
            this.observers.push(o);
        }
        setState(this: Subject, newState: string) {
            this.state = newState;
            this.observers.forEach((o: Observer) => o.update(this));
        }
    }

    class Observer { // 观察者 我 我媳妇
        constructor(public name: string) {}
        update(baby: Subject) {
            console.log('当前' + this.name + '被通知了', '当前小宝宝的状态是' + baby.state);
        }
    }

    let baby: Subject = new Subject('小宝宝');
    let parent: Observer = new Observer('爸爸');
    let mother: Observer = new Observer('妈妈');

    baby.attach(parent);
    baby.attach(mother);
    baby.setState('被欺负了');
}
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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