47、Silverlight数据绑定与独立存储技术详解

Silverlight数据绑定与独立存储技术详解

一、DataGrid的高级特性

1.1 行详细信息

DataGrid支持行详细信息,这是一个可选的独立显示区域,位于行的列值下方。行详细信息区域有两个独特优势:一是它横跨DataGrid的整个宽度,不分列,提供了更多的展示空间;二是可以配置为仅在选中行时显示,不使用时可隐藏额外细节。

要创建行详细信息,需进行以下操作:
1. 设置显示行为 :通过设置 DataGrid.RowDetailsVisibility 属性来配置行详细信息区域的显示行为。默认值为 Hidden ,即不显示;也可设置为 Visible VisibleWhenSelected
2. 定义显示内容 :通过设置 DataGrid.RowDetailsTemplate 属性来定义行详细信息区域的内容。以下是一个示例:

<data:DataGrid.RowDetailsTemplate>
    <DataTemplate>
        <Border Margin="10" Padding="10" BorderBrush="SteelBlue" BorderThickness="3" CornerRadius="5">
            <TextBlock Text="{Bindin
【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)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证优化。
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