中公教育和科研计算机网,计算机考试题库:计算机考试练习题(95)

本文概述了计算机检索与微机硬件的核心区别,强调了计算机检索的效率和逻辑运算优势,并重点介绍了微处理器在硬件中的核心地位。此外,还涵盖了编程语言类型和常见输出设备的知识点。

【导读】

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1.关于手工检索和计算机检索的说法( )是不正确的。

A.计算机检索比手工检索速度快

B.手工检索比计算机检索提供的检索途径多

C.计算机检索能采用灵活的逻辑运算

D.利用计算机检索系统的数据库,可方便地产生多种形式的专题文献目录

答案:B

2.在采用断定方式的微程序控制器中,下一条微指令的地址( )。

A.在微程序计数器μPC中

B.在当前微指令的下地址字段中

C.根据条件码产生

D.根据机器指令的操作码字段产生

答案:B

3.微机计算机硬件系统中最核心的部件是( )。

A.主板

B.CPU

C.内存储器

D.I/O设备

答案:B

4.计算机高级程序语言一般可分为解释型和编译型两类,下列属于解释型语言的是( )。

A.C

B.C++

C.Delphi

D.Basic

答案:C

5.下列各设备中,全部属于计算机输出设备的一组是( )。

A.显示器,键盘,喷墨打印机

B.显示器,绘图仪,打印机

C.鼠标,扫描仪,键盘

D.键盘,鼠标,激光打印机

答案:B

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法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。研究采用西储大学开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数惩罚因子,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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