二级下拉列表

  if (!IsPostBack)//表示第一次加载,第一次肯定是不会发生回传,以

            {

                Bind_DropList();//绑定茶树下拉列表;

                bindteaClass_image();//显示茶树相关信息;

                FindWeed();//通过茶树ID查找杂草信息;

                BindWeedData();//根据杂草ID,显示杂草相关的描述;

                FindWeedicide();//通过杂草ID绑定除草剂,如果这个方法在这里写,会使第2个下拉列表,无法将新的ID值传给gridview,也



                //也就是说不是回传

            }



==========================

protected void TeaClas_DroList_SelectedIndexChanged(object sender, EventArgs e)

        {

            bindteaClass_image();

            FindWeed();

            BindWeedData();

            FindWeedicide();

        }



要完成的事情;

1.第一次加载时,要显示的数据,包括下拉列表及一些相关信息;

2.当下拉列表发生事件时,要显示的数据;

主要分三层:

第一次加载:

第一个下拉列表;

第二个下列表;

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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