对，我不是程序猿

在科研过程中,经常会遇到用检测仪器来检测物体的表面形貌,检测的结果为一系列的坐标点,这样不利于我们进行论文的撰写,本程序通过x y z的坐标点拟合物体的表面形貌,在科研过程中十分有用。

传统的BP神经网络分类和拟合精度不高,很大原因取决于其初始化参数的随机性,导致网络陷入局部最优解或者无法拟合。本程序运用遗传算法初始化BP神经网络的参数,使网络的非线性拟合和分类精度更高。对于想要进行非线性拟合和分类却无法建立数学模型的小伙伴,通过该方法也是一个较好的办法。

研究方向是故障诊断，通过加速度传感器。由于是机械方向，对振动信号处理分析这方面了解不多。 这个资源认真学下来感觉不错，资料比较齐全，由于当初为了找这方面的资料踩了太多坑，在这分享一下。 还有咱们机械做信号处理就用matlab就完事了，绝对够用，当初嘚瑟偏得学python觉得比较潮，走了很多弯路。