55、Visual Basic 2010 编程实用指南

Visual Basic 2010 编程实用指南

1. 报告相关知识

1.1 报告的作用与优势

报告能够提供数据的快照,展示特定时间点的数据状况,这对于数据存档非常有用。通常携带数据库不太方便,但生成报告则相对容易,打印后的报告便于携带。此外,报告能提供数据细节、总计信息和深入见解,而这些仅从原始数据中往往难以获取。大量数据可能无法呈现清晰的全貌,而报告能对数据进行组织,使情况更加清晰。

1.2 报告的操作

1.2.1 移动文件夹

可以通过两种方式将 CRFiles 文件夹移动到 C 盘根目录:
- 使用 Windows 资源管理器找到 CRFiles 文件夹,右键点击并选择“复制”,然后导航到 C 盘根目录,右键点击并选择“粘贴”。
- 打开 C 盘文件夹,再打开包含 CRFiles 文件夹的文件夹,按住 Ctrl 键并拖动 CRFiles 文件夹到 C 盘文件夹,此时是复制而非移动。

1.2.2 设置报告元素

在报告中设置 Data Time 和 Page N of M 对象的步骤如下:
1. 在 Field Explorer 的 Special Fields 中选择 Data Time,将其拖动到报告中,放置在页面页眉中与 Data Date 对象相对的位置。
2. 进入页面页脚部分,删除 Page Number 对象,用 Page N of M 对象替换它,报告生成时会自动填入页码。
3. 在报告页眉中插入文本对象,添加文本并进行格式设置。

1.3 不同报告的比较

普通报告和 Crys

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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