产品三型仿目录树

public static DataTable GetCategoryTree(WebInfoBase info) { DataTable dt = info.List(_DefaultDB, "", "[ID],[Title],[ParentID],[ChildNum],[Depth],[OrderNo]", "&version=", "[ID] ASC"); dt.Columns.Add("Path", typeof(string)); int RCount = dt.Rows.Count; ArrayList MyArray=new ArrayList(); int Sum = RCount; int Counts = 0; //第一级分类数量 int FDepth = -1; foreach (DataRow dr in dt.Rows) { //生成路径序列 //先写总分类 RCount = RCount - 1; int Depth = Convert.ToInt32(dr["Depth"]); if (Depth == 0) { //dr["Title"] ="┌ "+" "+ dr["Title"].ToString(); dr["Path"] = "0" + "." + dr["ID"].ToString(); //根 } else if (Depth > 0) { //二级分类的下面子分类的数量 DataRow drParent = dt.Select("ID=" + dr["ParentID"].ToString())[0]; dr["Path"] = drParent["Path"].ToString() + "." + dr["ID"].ToString(); if (Depth == 1) { FDepth = FDepth + 1; int ID = Convert.ToInt32(dr["ID"]); //第一级分类下的子目录数量 int Childs = 0; if (Sum > 0) { for (int i = 0; i < Sum; i++) { if (dt.Rows[i][2].ToString() == ID.ToString()) { Childs = Convert.ToInt32(dt.Rows[i][0].ToString()); } } } MyArray.Insert(FDepth, Childs); dr["Title"] = " ┌ " + "— " + dr["Title"].ToString() +" "+ "(父类)"; } else if (Depth == 2) { for (int i = 0; i < MyArray.Count; i++) { if (dr["ID"].ToString() == MyArray[i].ToString()) { string code = " ├ " + "—" + " —"; string Title = dr["Title"].ToString(); if (Title.StartsWith(code) == false) { dr["Title"] = "└ " + "—" + " —" + dr["Title"].ToString(); } else { dr["Title"] = "└ " + "—" + " —" + Title.Substring(8, Title.Length - 8); } break; } else { string code = " ├ " + "—" + " —"; int Sublengh = code.Length; string Title = dr["Title"].ToString(); if (Title.StartsWith(code) == false) { dr["Title"] = " ├ " + "—" + " —" + dr["Title"].ToString(); } else { dr["Title"] = dr["Title"].ToString(); } } } } } } return dt; }

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模线性化,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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