2021秋软工实践第二次结对编程作业

HorizonXRR 2021-10-09 22:36:06

这个作业属于哪个课程	https://bbs.csdn.net/forums/fzuSoftwareEngineering2021?category=0
这个作业的要求在哪里	https://bbs.csdn.net/topics/601189945
这个作业的目标	进行需求分析，原型实现
个人学号	031902124
结对成员学号	031902141
作业的博客地址	https://bbs.csdn.net/topics/601424222
Github仓库地址	https://github.com/Horizonxr/Zhongqiu-Dice
视频演示链接	https://www.bilibili.com/video/BV11b4y1a7UZ/

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该项目是一款基于Python语言的P4程序结对作业设计源码，总文件量为114个，其中Python源文件57个，JSON配置文件24个，P4配置文件11个，Markdown文档8个，PNG图像文件3个，许可证文件1个，以及多个Makefile文件。该项目旨在通过结对作业的形式，提升编程能力和团队合作精神。

结对第二次作业-顶会热词统计的实现为了不遗漏作业内容，这里有一个清单检查表方便同学们快速检阅。 fork仓库，和伙伴商讨如何通过github协作/代码规范等编程实现功能一，操作爬取的论文列表功能二，爬取结果分析展示功能三，爬取论文信息（附加功能，实现有附加分）其他附加功能部署发布发布版本，发起拉取请求撰写博客，在预先之前提交一份博客包含作业描述和目录核对评分标准上一次结对作业中，大家都和小伙伴完成了原型的设计，那么现在再联合小伙伴动手实现原型中的部分功能吧。采用网络技术来实现原型中的功能。一，作业内容 1.基础功能功能1：对已爬取的论文列表进行操作可对论文列表进行删除；可对论文列表进行查询详细信息（支持模糊查询，查询结果的展示，排序等功能可自行设计）；功能2：分析已爬取到的论文信息，提取top10个热门领域或热门研究方向形成如关键字图谱之类直观的查看方式

内容概要：本文提出了一种基于WMSST（加权最小平方短时傅里叶变换）结合MCNN-GRU的混合深度学习模型，用于网络故障诊断。该方法首先利用WMSST对原始信号进行时频域转换，有效提取信号的局部特征与时频信息；随后构建多尺度卷积神经网络（MCNN）以捕获不同尺度下的故障特征，增强模型对复杂工况的适应能力；最后通过门控循环单元（GRU）捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，提升故障分类精度。整个模型充分发挥了卷积网络在空间特征提取和循环网络在时序建模方面的优势，实现了对网络故障的高效、精准识别。实验结果表明，该方法在多种故障场景下均表现出优异的诊断性能与鲁棒性。; 适合人群：具备一定信号处理与深度学习基础，从事故障诊断、智能运维、通信系统或电力系统等相关领域研究的科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于复杂网络环境下的故障信号分类与识别；②为时频分析与深度学习融合的技术路线提供实践参考；③推动WMSST与MCNN-GRU在工业设备状态监测、通信系统维护等实际场景中的落地应用。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实现部分，深入理解WMSST预处理流程与MCNN-GRU网络架构的设计细节，重点关注多尺度特征提取与时序建模的协同机制，并通过复现实验验证模型有效性。

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