基于组合预测模型的小样本轴承故障分类诊断

滚动轴承是旋转机械内常出现问题的重要部件,其故障情况复杂且难以诊断。基于小样本故障数据学习环境,针对小样本学习在提取真实特征值与目标特征值时有较大差异且泛化能力较弱的问题,提出一种采用半监督变分自编码器与LightGBM分类模型相结合的小样本学习模型LSVAE,并利用基于高斯过程的贝叶斯优化改进算法对LightGBM的超参数进行了优化处理,有效地解决了小样本学习性能不稳定,提取特征能力弱,过拟合等问题,并在凯斯西储大学发布的轴承实验数据集上进行了对比实验,结果表明LSVAE模型在面向小样本数据空间时有着更优的诊断准确率。

简述高中生物学习中培养我们独立思考能力的有效策

在现今教育水平的不断提升下,我们高中生物中更应该重视高中生的独立思考能力的培育。本文先讲了高中生生物学习中的现状,再讨论了在高中生物学习中,学习难点的突破和多元化学习方式。最后本文认为在高中生物学习中,不仅仅是理论的培育,也帮助我们树立一个好的价值观。本文着重探讨了高中生物学习中培养我们独立思考能力的有效策。

基于深度学习的VANET网络DSDV路由协议改进

针对VANET网络DSDV路由协议依赖于更新消息的周期性传播导致其网络开销增长过大的问题,提出了一种基于深度学习的VANET网络DSDV路由协议GD-DSDV.GD-DSDV路由协议的主要思想是对车辆节点及节点间的链路质量进行评价,并利用机器学习中的梯度下降法对评价指标进行训练,最终得到优化的数据传输路由,从而达到减小网络开销的目的.文中描述了GD-DSDV路由协议的实现过程并从分组平均递交率、路由开销和平均时延等方面进行分析比较.分析结果表明GD-DSDV协议具有比DSDV协议更加优良的性质,可以有效减小路由开销,对现有VANET网络的动态变化具有更强的适应能力.