基于改进CNN的噪声以及变负载条件下滚动轴承故障诊断方法

针对现有轴承故障诊断方法应对噪声以及变负载条件下诊断能力不足问题,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)和有效通道注意力模块(Efficient Channel Attention,ECA)的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先通过卷积神经网络对原始信号进行自适应故障特征提取;然后使用ECA模块生成通道注意力权重,实现对通道全局特征信息的掌握,据此增强模型在噪声及变负载条件下特征提取能力;最后将所提取的特征信息输入Softmax分类器并输出结果,实现滚动轴承故障诊断。通过对比实验证明,相比于传统深度学习方法,该方法拥有优良的轴承故障诊断性能,并在噪声干扰以及变负载条件下仍能保持出色的故障诊断准确率。

商业综合体的沉浸式消费体验空间营造研究

电子商务对传统的实体商业模式造成巨大的冲击,大部分商业综合体的商铺—交通空间的二元空间格局同质化严重,造成体验不佳。规模庞大、功能丰富多元化的大型体验式商业建筑成为商业综合体发展的必然趋势。沉浸式消费体验影响逐渐扩大,给体验式消费的商业空间设计提供了新思路。文章通过对商业综合体的沉浸式消费体验空间进行分类,就流线、空间、环境等各方面进行分析总结,为沉浸式消费体验空间设计提供新思路。

基于犹豫模糊M-几何平均的物流企业选择

对于属性信息之间有着一定关系并且属性值为犹豫模糊元的问题,运用提出的犹豫模糊Maclaurin几何对称平均(HFMGSM)算法,建立了一种新的多属性群决策模型,该模型可以依据决策者偏好而选择合适参数值进行决策。首先,结合Archimedean范数引入了新的犹豫模糊运算;其次,以Maclaurin几何对称平均为基础,设计了HFMGSM算子,随后研究了HFMGSM算子具有的几种性质特性,分析了HFMGSM算子的几种特殊情况;最后,在犹豫模糊信息环境下,运用HFMGSM算子构建了一种新颖的多属性群决策模型,并通过物流企业选择实例进行验证分析。

别了，我的悠悠球

跟悠悠球分别已有一段时间了，虽然这个玩意儿现在又卷土重来了，但这次我是真的不想再玩球了。因为我已经把它玩得炉火纯青，再也玩不出什么新招式来了，而且沉浸其中，害处多多。