互联网思维之大数据思维

大数据思维:

大数据思维实际上是关于公司资产以及核心竞争力的一种思维,为什么这么说呢,随着互联网产品的发展,数据资产已经成为了产品的核心竞争力,越来越多的用户在网络上产生行为,都会留下数据,遮羞数据包括三种方面:产生的信息关系行为。 信息:比如用户登录淘宝,注册信息; 行为:比如浏览网页,浏览了哪些商品; 关系:我把这个商品分享给了谁,买给了谁,谁付的款,这些都是关系!通过这些数据,就可以做很多事情!大数据本身的价值并不大,主要是对数据挖掘、预测能力,才能创造出更多的价值,主要是理解数据的价值,从而创造出产品的价值,未来,海量的用户,良好的数据都会成为核心额竞争力,一切都能会被数字化、信息化,无论企业的规模多大,数据都是核心竞争力,赖以生存的基础。 另一个原则:“大数据驱动运营管理”,运营并不是盲目的,运营是需要有数据的基础,数据的支撑,在互联网和大的数据的背景下,用户产生了庞大的数据,可以让产品经理很深入的了解到某一个用户,这个时候的运营效果才会非常精准,才会非常有效果!

【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)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和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和惩罚因子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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

天秤座的架构师

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值