论文写作中关键字的概念

关键词与主题词解析
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关键字属于“关键字-主题”类别。除关键词外,主语词还包括单位词的叙述词和标题词。

关键词是一种新的信息检索语言词汇,用于描述文档主题和提供信息检索。正是由于它的外观和发展,信息检索才能够实现计算机化。

术语-主题是指通过概念的特征关系区分事物的单词或短语,用自然语言表达,并具有集合功能,可准确显示单词之间的动态语义概念关系。

关键字是标记文献主题内容但未标准化的关键字。关键字是在文献中选择用来表示文献索引的全文主要内容和信息元素的单词或术语。文章可以选择3~8个字作为关键字。

选择词-关键字或词-主题的一般方法如下:

论文写作完成后,作者将阅读全文,发现能够表达论文主要内容的信息或词汇。这些住所或词语可以从主题标题或主题内容中找到和选择。例如,在上面的示例中,选择了六个关键字,其中前三个是从文章标题中选择的,后三个是从文章内容中选择的。选择后三个关键字不仅可以补充文章标题无法表达的主要内容信息,而且还可以提高所涉及概念的深度。必须选择后三个关键字(在标题中选择了关键字)才能形成文章的关键字组。

关键词和词的使用主体主要是为了满足计算机研究的需要和适应国际电子计算需要恢复。为杂志添加关键词为该杂志提供了一种提高引用率和知名度的新途径。 选择合适论文查重系统比如Papertime也很重要。

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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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