IReport的初学

前面这个找个时间再补充。。。

创建JDBC连接

iReport被装入的JDBC驱动只有MYSQL和HSQLDB。如果在测试期间发现有ClassNotFound异常,很有可能是能被选择的驱动的classpath中不包含JAR或(ZIP)文件。

做法:

[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/212064/a7442229-91f9-3e52-a40a-8c29d04cdcd6.bmp[/img]
图片中颜色是黑色表示有这种数据库的驱动,红色表示没有驱动。

oracle驱动的加入。
工具->选项->classpath

[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/212067/f06271fa-3760-3d5f-8188-34896750e3e6.jpg[/img]
先把odbc14.jar包放到C:\iReport-3.7.1\ireport\modules\ext\中然后
Add JAR 确定。在回到数据库连接页面,配置好IP,用户名,密码,先TEST下。然后保存
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,适合学习和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,提高控制精度和稳定性。 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和输入输出设置。 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。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与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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