只言片语

本文探讨了成功的要素及正确的人际交往方式。强调信任自我判断的重要性,指出大多数事情的成功在于过程控制。此外,还提供了实用的建议,如在与人交流时保持谦逊、倾听他人意见等。

能力是一种态度

 

必须学会相信自己的判断

 

痛苦来自欲望不能满足。

 

与人交往时刻牢记以对方为中心,要征求他人意见。即便是自己不太喜欢的人也要语言谦逊,不要锋芒毕露气势凌人。记住善待别人就是善待自己。 

  

绝大多数事情都是由过程控制的,控制了过程,意味着你将控制结果。

 

成功的真正要素是什么?是在对的时间做对的事情。如何在对的时候做对的事情,而什么又是对的事情呢?

 

谋事在人,成事在天,机遇没来时就练内功。

 

与人交谈尽量做到不插嘴,不补充,不纠正,不抬杠,要让对方表现,不要急于表现自己。

 

把准备某种考试当做一个事业来做。

 

一个CEO看到的不应该是机会,因为机会无处不在,一个CEO更应该看到灾难,并把灾难扼杀在摇篮里

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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