bearing专题

006基于小波变换和改进ResNet的噪声环境下滚动轴承故障智能诊断Intelligent fault diagnosis of rolling bearing based on wavelet tr

引言 (1)在实际的工业应用中,传统的故障诊断方法受到噪声标签和环境的影响 (2)文提出了一种基于小波变换(WT)和改进残差神经网络(IResNet)的RB的FD方法,命名为WT-IResNet 滚动轴承(RB)的故障诊断(FD) (3)提出的WT IResNet方法使用新的池化层进行降维,并使用全局奇异值分解(SVD)自适应策略进行特征提取。 (4)将原始的softmax层和用于训练的逻辑损失

051:mapboxGL改变bearing和pitch,变换查看视角

第051个 点击查看专栏目录 本示例是介绍演示如何在vue+mapbox中改变bearing和pitch,变换查看视角。bearing:地图的默认方位角(可选,表示 地图视口正上方中心点 在地图上 北偏东 的角度。默认值为 0)。pitch:地图的默认倾斜角度(可选,默认值为 0,范围为 0 ~ 85)。 直接复制下面的 vue+mapbox源代码,操作2分