早期的例子

他的String类简要介绍了在前面的章节。这是一个非常强大的类来处理和操作字符串。然而,因为字符串是,事实上,字符序列,我们可以代表他们也作为一个字符型数组元素的平原。

例如,下面的数组:

因此,该阵列具有存储容量的20个字符的序列。但这种能力并不需要完全枯竭:阵列也可以适应较短的序列。例如,在一些点在一个程序,无论是序列的“你好”或序列的“圣诞快乐”可以存储在foo,由于将适合在一个20个字符容量序列。

按照惯例,在字符序列来表示字符串结束标志由一个特殊的字符:空字符,其字面值可以写为“0”(反斜杠,零)。

在这种情况下,名为foo的char类型的20个元素的数组可以表示存储字符序列的“你好”和“圣诞快乐”:

上述声明的类型为char初始化字符构成的词“你好”加一个空字符‘0’末端6个元素的数组。

但字元阵列有另一种方法是直接使用字符串字面值初始化。

在前面几章中的一些例子使用字符串表达式,已经出现了好几次。这是包围在双引号之间的文本指定(”)。例如:

这是一个字符串,可能用一些早期的例子。

字符序列括在双引号(“)是常量。和他们的类型是,事实上,一个零终止字符数组。这意味着字符串总是有一个空字符(“0”)自动结尾。

因此,碳元素的数组myword可以用一个空终止字符序列的这两个陈述一个初始化:




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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