4、编程基础:Swift 中的基本控制流

编程基础:Swift 中的基本控制流

在编写计算机程序时,我们常常需要根据不同的场景告诉计算机执行不同的操作。例如,在计算器应用中,用户点击加法按钮和减法按钮时,程序需要执行不同的任务。这种根据条件控制程序执行流程的概念,在编程中被称为控制流。本文将详细介绍 Swift 语言中的基本控制流,包括布尔类型、比较运算符、布尔逻辑、字符串比较、 if 语句、三元条件运算符以及循环结构等内容。

1. 布尔类型与比较运算符

在 Swift 中,布尔类型( Bool )用于表示真( true )和假( false )两个值。这一类型得名于数学家乔治·布尔(George Boole),他围绕真假概念开创了整个数学领域。以下是在 Swift 中使用布尔类型的示例:

let yes: Bool = true 
let no: Bool = false

由于 Swift 具有类型推断功能,我们也可以省略类型声明:

let yes = true 
let no = false

布尔类型常用于比较操作,Swift 提供了一系列比较运算符,这些运算符的返回值均为布尔类型:
| 运算符 | 描述 | 示例 |
| ---- | ---- | ---- |
| == | 相等 | 1 == 2

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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