sample of google earth

由于博客内容为空,暂无法提供包含关键信息的摘要。

<script type="text/javascript"><!-- var ge; var counter = 0; google.load("earth", "1"); function init() { google.earth.createinstance('map3d', initcallback, failurecallback); addsamplebutton('create a placemark!', buttonclick); } function initcallback(instance) { ge = instance; ge.getwindow().setvisibility(true); // add a navigation control ge.getnavigationcontrol().setvisibility(ge.visibility_auto); // add some layers ge.getlayerroot().enablelayerbyid(ge.layer_borders, true); ge.getlayerroot().enablelayerbyid(ge.layer_roads, true); var la = ge.getview().copyaslookat(ge.altitude_relative_to_ground); la.setrange(100000); ge.getview().setabstractview(la); createplacemark(); document.getelementbyid('installed-plugin-version').innerhtml = ge.getpluginversion().tostring(); } function failurecallback(errorcode) { } function createplacemark() { var placemark = ge.createplacemark(''); placemark.setname("placemark" + counter); ge.getfeatures().appendchild(placemark); // create style map for placemark var icon = ge.createicon(''); icon.sethref('http://maps.google.com/mapfiles/kml/paddle/red-circle.png'); var style = ge.createstyle(''); style.geticonstyle().seticon(icon); placemark.setstyleselector(style); // create point var la = ge.getview().copyaslookat(ge.altitude_relative_to_ground); var point = ge.createpoint(''); point.setlatitude(la.getlatitude()); point.setlongitude(la.getlongitude()); placemark.setgeometry(point); counter++; } function buttonclick() { createplacemark(); } // --></script>

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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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