在路口看电动车、小轿车划碰后的感想

     今天下午,在新华路与南北大街十字路口,一辆电动自行车划了一辆小轿车。小轿车的女司机,下车揪住骑电动车的妇女不放。后有人报警,等交警来后才劝开了。周围聚集了许多人,一度导致路口有些堵塞。到警察亭旁,各个当事人各打电话叫人。这时巡警也来了。出于好奇在旁边看了一会儿。其实事情不大,就是把车后门划了一条线,比较深。可能车是新买的,车主比较痛得慌。看到各家来的男人,好象都为这件事闹成这样感到不值。因为有事,没再看就走了。
    想写这件事,是因为对中国人爱围观,有些感想。好像这是中国人的一个不好的习惯似的。今天反思自己的行为,也是围观。看这件事是出于两个目的,一个是好奇,想弄明白到底是怎么回事。一个是看怎样处理这件事,以后自己遇到类似的事,好有个借鉴。我想大部份人围观恐怕都有这样的成份在里面。但围观大部分情况下也不一定是坏事,有时可以使事情得到更好的处理。

 

【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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