触发器

本文介绍了如何使用SQL触发器在不同场景下操作数据库表。包括插入、删除和更新操作时同步影响其他表的方法。通过具体代码示例展示了触发器如何在表[company]上进行插入操作,在[Dv_User]表上实现级联删除与更新。

/ 触发器添加到多个表
CREATE TRIGGER [TRIGGER_insert] ON [dbo].[company]
FOR INSERT
AS
insert Company_Del
select top 1 * from company order by id desc

/ 触发器删除多个表
CREATE TRIGGER [TRIGGER_Del] ON [dbo].[Dv_User]
FOR delete
AS
    Delete Dv_Boke_User
    From Dv_Boke_User br , Deleted  d
    Where br.UserName=d.UserName

/ 触发器修改多个表
CREATE TRIGGER [TRIGGER_Update] ON [dbo].[Dv_User]
FOR UPDATE
AS
    if Update(UserName)
    begin

    Update br
      Set br.UserName=i.UserName
      From Dv_Boke_User br , Deleted d ,Inserted i
      Where br.UserName=d.UserName

    end 

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的结构与权重更新机制、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神经网络与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,提升控制精度与鲁棒性; 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,注重理论分析与仿真验证相结合。
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