羽毛球记事_004

最近进步还是有的,看到李在福的追求视频如获珍宝。

之前连续的拉球,好像肩关节缺少机油了。

正好刚上同学结婚,就终于有理由休息两周了。

之前右脚也有瑕疵了,没想到休息一周就好。

体能不错哦。

一直潜水于中羽偷感受别人的辛酸与快乐。

一直穿梭于你我她中寻找近的Club,

发现后计算一下,

将来的: 坐公交倒两次2*(2+2),时间至少30分钟,加上场地25/2小时。

现在的: 做公交加地铁2*(2+5+2+2),时间60分钟,加上场地4/2小时和15/3小时,去掉中间做公交30分钟。

将来2.0小时/33¥

现在[3,4]小时/40¥

感觉还是现在好的,时间长!但是路费是不是花费多了点。

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰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)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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