基于改进的时频自适应胶囊网络轴承故障诊断方法

轴承是保障旋转机械安全运行的关键部件,传统的故障诊断方法在轴承复杂多变的运行环境中故障特征提取难且识别难度大。为此,提出了一种基于改进的时频自适应胶囊网络轴承故障诊断方法。首先,将一维原始振动信号通过EEMD-HHT特征增强方法转化为复合时频结构数据,增强非平稳信号特征的可分性;然后,改进原胶囊网络卷积层,用于自适应深度提取振动信号的时频结构特征;最后,针对卷积神经网络的平移不变性引入胶囊层,采用动态路由算法学习储存特征信息,并实现故障类型智能诊断。试验结果表明,所提方法较现有方法具有更强的故障敏感特征挖掘能力、更高的诊断精度及工况自适应能力。     

大数据视阈下高职学生个性化学习课堂教学系统顶层架构研究

大数据环境展现出全新课堂教学形态,驱动和赋能个性化学习以激发学生自主学习能力,为高职院校促进学生全面发展提供新思路。为了构建高职学生个性化学习课堂教学系统,需对其进行顶层架构分析,帮助教师和学生厘清“教”与“学”的整体思路。首先,研究通过分析个性化学习内涵,明确大数据视阈下个性化学习的必要性;其次,界定课堂教学系统顶层架构的概念和功能,建立高职学生个性化学习底层模型,从个性化环境创设、个性化学习导入、个性化知识交流三个方面进行高职学生个性化学习课堂教学系统顶层架构,为后续构建课堂系统提供先导性思路框架。     

基于云计算的智慧校园系统构建

近几年，智慧校园由于其科学性，在我国的高校建设和发展中得到了广泛的运用。这一概念的提出和发展充分适应了当前的信息化趋势，目前已经取得了一定的成果。简要阐述了云计算与智慧校园的相关概念，并分析了我国高效校园的信息化发展现状，针对当前的实际发展情况，提出了可行的基于云计算的智慧校园体系的构建。     

不同林龄人工杨树林土壤养分变化的研究

本文通过对不同林龄的人工杨树林土壤养分进行定点监测,选取1年、2年、5年、15年,25年的土壤Ph值、有机质、全氮、全磷、水解性氮、有效磷和速效钾等土壤养分数据,进行了人工杨树林土壤养分变化的研究,结果表明:在不同年龄阶段的人工杨树林中,土壤有机质、全氮、全磷、水解性氮随着林龄的增加而增加,到十五年后,开始降低。土壤pH值没有显著变化。土壤有效性磷含量的变化,随林龄的增长而降低。而土壤速效性钾则随着林龄的增长而增长。     

经济统计中大数据分析的应用研究

在当前社会经济发展形势下,信息技术水平得到显著提升。在大数据背景下,高精尖技术在各个行业领域得到有效应用,其性能和要求逐步提升,云计算手段与大数据分析科学整合的方式符合当前时代发展需求,有助于提升工作性能。然而,在经济统计方面,若依旧沿用传统数据分析策略,工作效率和质量往往得不到有效提升,在深度挖掘数据价值方面略显不足,故而不利于促进经济水平的提升。文章探讨大数据分析与云数据之间的关联,进而探讨云数据分析在经济统计中的应用情况。     

VB访问数据库的三种技术

Visual Basic作为时下一种流行的编程软件,凭借其易学、适应性强而得到众多开发人员的青睐。VB主要提供了三种数据的访问技术:DAO数据访问、DRO远程数据对象和ADO数据访问技术。文章介绍以上三种数据访问技术,并进行简单的比较分析。