用excel进行设计(80):数据项的设计规范

本文介绍了数据项的基本属性——数据类型,并详细解释了字符型、数值型、日期型和逻辑型等几种常见数据类型的特点及用途。此外,还介绍了如何在电子表格系统中设置数据类型。

数据项的一个属性称为“数据类型”,不同类型的数据有着不同的用途。一个数据项只能于类型相同的数据项进行操作,不同的数据类型运算是必须经过转换,就要用到数据转换函数。因此,理解数据类型很重要。

根据意义和特征,数据项一般分为字符型、数值型、日期型、逻辑型几类, 比如字符型(Character)数据亦称为文本型、字符串、字符,是指描述不具备计算能力的文字数据类型。字符型数据由字母(汉字)、数字符号、空格等ASCII字符集中任意可打印字符组成,其长度为所容纳的文本字符的个数。

在电子表格系统中,定义数据类型的方法是:选中数据单元—右键,在弹出式菜单中选择“设置单元格格式(F…”,出现 “单元格格式”对话框,如果是字符型数据,则在“数字”选项卡中选择“文本”即可。

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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