《Ionic 2 实例开发》发布

本书包含Ionic2系列教程,覆盖博客、天工开物网及简书发布的内容,并新增 Ionic2 列表滑动删除及 VSCode 调试 Ionic2 的文章。

Ionic 2系列教程集结成册,在百度阅读上架发布,名为《Ionic 2实例开发》(点击书名将打开地址:http://yuedu.baidu.com/ebook/ba1bca51e418964bcf84b9d528ea81c759f52e47),欢迎大家捧场。

本次发布包含了,我在

发布的的Ionic 2系列文章,同时新增了两篇未发布文章:

  1. Ionic 2 :如何实现列表滑动删除按钮
  2. 使用VS Code在Chrome中调试Ionic 2

即将更新内容:

Angular 2新概念和语法
Ionic 2 导航简易指南
......

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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