Tiger学习 之 自定义Annotation

本文介绍了如何使用@interface关键字创建自定义注解,并提供了多种类型的注解示例,包括无成员注解、带成员变量注解、含枚举类型成员及默认值的注解等。
创建自己的Annotation通过@interface关键字来实现,如
[quote]
[color=blue]//没有member的Annotation[/color]
public @interface MyAnnotation {}

[color=blue]//有member的Annotation[/color]
public @interface MyAnnotation {
String value();[color=blue]//创建一个隐含没有且主体的abstract方法,编译器同时创建一个同名的member变量。[/color]
}
[color=blue]//有多个memberAnnotation[/color]
public @interface MyAnnotation {
public enum Type {CLASS, INTERFACE,ENUM}
Type type();
String value();
}
[color=blue]//有默认值的Annotation[/color]
public @interface MyAnnotation {
public enum Type {CLASS, INTERFACE,ENUM}
Type type() default Type.CLASS;
String value();
}
[color=blue]//调用例子[/color]
@MyAnnotation(type=MyAnnotation.Type.CLASS,value="annotation")
public void doSomething(){}
[/quote]

Anotation不能继承其他的interface或其他的annottation,但是可以继承并实现annotation(这样将不会被当作annotation类型)
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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