///计算可信度因子;

    /// 
    ///multiParameters 的摘要说明
    /// 
    public class multiParameters
    {
        public multiParameters()
        {

            //
            //TODO: 在此处添加构造函数逻辑
            //
        } 


     #region 私有成员
     


       #endregion 私有成员

          #region 属性




        #endregion 属性


        #region 方法

        /// 
        ///计算可信度因子;
        ///2IP/(I+P)
        /// 
        /// 

        public double AccuracyFactor(StringArray accuracyFactor)//
        {
            for (int i = 1; i <= accuracyFactor.Length; i++)//
            {
                double sumAccuracyFactor= 1;
                double k = Convert.ToDouble(accuracyFactor[i].ToString());

                sumAccuracyFactor *=(1 - k);///每个相减得到
              
            }

            return sumAccuracyFactor;
        }
        /// 
        ///计算规则强度;
        ///(1-i[1])(1-i[2])....(1-i[n])
        /// 
        /// 
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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