9、Silverlight 数据绑定与列表控件:深入探索 DataGrid 和 ListBox

Silverlight 数据绑定与列表控件:深入探索 DataGrid 和 ListBox

1. DataGrid 基础与列集合

在 Silverlight 开发中,DataGrid 是一个强大的控件,用于展示数据。只需简单的代码,就能实现基本的功能,如列重排:

<data:DataGrid x:Name="grid" Margin="10" />

1.1 手动生成列

默认情况下,DataGrid 会根据绑定的数据自动生成列。但如果需要更多的控制,比如添加包含复杂信息(如图像)的列,可以手动生成列。步骤如下:
1. 将 AutoGenerateColumns 属性设置为 False
2. 使用 Columns 集合手动定义列。

示例代码如下:

<my:DataGrid x:Name="grid" Margin="10" AutoGenerateColumns="False">
    <my:DataGrid.Columns>
    </my:DataGrid.Columns>
</my:DataGrid>

1.2 列类型与属性

Columns 集合中可以包含三种类型的列: DataGridTextColumn

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习修改: 通过阅读模型中的注释查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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