10、数据可视化与聊天机器人创建指南

数据可视化与聊天机器人创建指南

1. Power BI 数据导入与管理

Power BI Desktop 是一款强大的数据可视化工具,下面将详细介绍如何导入样本数据并进行管理。
- 导入样本数据 :打开 Power BI Desktop 编辑器,选择“Try a sample dataset”选项,会弹出如图 6 - 26 所示窗口,点击“Load sample data”按钮,即可加载 Financial Samples 电子表格,该样本文件只有一个信息表,适合初学者入门。
- 数据管理 :点击“Load sample data”后,会出现 Navigator 窗口,可在此查看数据。若数据源有多张表,可选择所需数据,还能通过底部的“Transform Data”按钮对数据进行操作,如格式化行、重命名表头、添加/删除列等。由于样本数据简单,无需操作,直接点击“Load”按钮即可。

操作步骤 说明
选择数据选项 点击“Try a sample dataset”
加载样本数据 点击“Load sample data”
查看与操作数据 在 Navigator 窗口查看,必要时点击“Transform Data”操作,最后点击“Load”
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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