一周格言11

一周格言

人的一生,没有所谓的“弯路”。那些弯路,其实是你到达终点的必经之路。


感想

在生活中,我们确实会遇到一些不想做的事。比如,在学习上,不想做作业、不想考试。如果不做作业、不考试,生活看似轻松了不少。但是,你想过后果吗?现在轻松,到了以后呢?

有时候,你在玩的时候,你在发呆的时候,你在放松的时候,你身边的人在学习,在进步。他们也许会提醒你,让你努力学习,但轻松惯了的你怎么会在意?你可能会觉得他们这样吃苦,并没有太多的回报;自己放松一些,取得的成绩好像和他们差不多。正是这种想法,让你们的差距越来越远。最后,你会发现,他已经比你优秀许多了,而你也许只能去羡慕,去嫉妒。

越学到后面,你就越会发现学习是要日积月累的。有时候,一点点的积累看似无用,会被一些懒惰的人看成是毫无意义的“走弯路”。但正是这些积累、这些“弯路”,让人提升,让人进步。所以,劳逸结合的生活需要安逸,但也需要努力,而且努力理应比安逸多得多。我们不要拍走弯路,不要怕吃苦,因为这些才是磨练自己的最好方法。

继续努力吧,少年,不要愧对了自己的青春!

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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