An Example of association query

本文展示了一个使用HQL(Hibernate Query Language)进行复杂查询的例子,包括了多表联接及条件筛选的过程。通过该示例可以了解到如何正确构建HQL语句,并确保其与hbm.xml文件中的配置保持一致。

................................. 

 String hql="select task,insL.InsName,insR.InsName,tra"
        +" from Institution as insL,Transition as tra,Institution as insR,Task as task"
        +" where task.id=tra.taskId"
        +" and insL.InsId=tra.foreNode"
        +" and insR.InsId=tra.aftNode"
        +(condition==null?(""):condition);
  List list=null;
    try{
   Query query=session.createQuery(hql);
   list=query.list();tx.commit();
  }
  catch(Exception e){

  tx.rollback();
   e.printStackTrace();
   list=null;
  }
  finally{
   session.close();
  }
  if(list!=null){
   for(int i=0;i<list.size();i++){
    TransitionDTO transitionDTO=new TransitionDTO();
    Object[] obs=(Object[])list.get(i);
    Task tmp_task=(Task)obs[0];
    transitionDTO.taskId=tmp_task.getId();
    transitionDTO.foreInsName=(String)obs[1];
    transitionDTO.aftInsName=(String)obs[2];
      Transition tmp_trs=(Transition)obs[3];
    transitionDTO.transitionId=tmp_trs.getId();

.....................

注意HQL语句中from后面为类名,"."号后面为属性名,必须和hbm.xml中的相一致,而不是和类名中的属性名相同(尽管很多时候他们是相同的,但HQL语句中的必须和hbm中相一致)

the above code works,while the hbm.xml files don't contain the <many-to-one>properties



内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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