com.huawei.dataconvert.db

本文介绍了一个抽象数据库基类的设计方案,包括连接管理、安全检查、数据库清理等核心功能,并定义了枚举类型来区分不同的数据库类型。
public abstract class DataBase
{
protected Map<String ,Connection > connMap = new HashMap<String ,Connection >();

public static String OBJ_TYPE_TABLE="TABLE";
public static String OBJ_TYPE_COLUMN="COLUMN";
public static String OBJ_TYPE_INDEX="INDEX";

public enum DBTYPE
{
ORACLE,HSQL
};

protected String id;

protected String dbType;

protected String add;

protected String dbName;

protected String userName;

protected String password;

protected int port;



/*
* 数据库安全检测
*/
public abstract boolean checkSecurity();

/*
* 创建数据库连接
*/
public abstract Connection getConn(String userName,String password);

/*
* 创建数据库连接
*/
public abstract Connection getConn();


/*
* 清理数据库
*/
public boolean clearDB() throws Exception
{
if (!this.checkSecurity())
{
return false;
}
return true;
}

public String getDbType()
{
return dbType;
}

public void setDbType(String dbType)
{
this.dbType = dbType;
}

public String getDbName()
{
return dbName;
}

public void setDbName(String dbName)
{
this.dbName = dbName;
}

public String getUserName()
{
return userName;
}

public void setUserName(String userName)
{
this.userName = userName;
}


public String getAdd()
{
return add;
}

public void setAdd(String add)
{
this.add = add;
}

public String getPassword()
{
return password;
}

public void setPassword(String password)
{
this.password = password;
}

public String getId()
{
return id;
}

public void setId(String id)
{
this.id = id;
}

public int getPort()
{
return port;
}

public void setPort(int port)
{
this.port = port;
}

public abstract Primary_Key getPrimaryKey(SqlRecord record)throws SQLException;



}
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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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