struts2 与 jfreechart的整合

显示效果:

 先引入相关的jar包:

    jcommon-1.0.12.jar     jfreechart-1.0.9.jar     struts2-jfreechart-plugin-2.1.6.jar

package com.example.struts.action;
import jfreeChart.JfreeChartTest;

import org.jfree.chart.JFreeChart;

import com.opensymphony.xwork2.ActionSupport;

@SuppressWarnings("serial")
public class JfreeCharAction extends ActionSupport {

	/**
	 * 定义JFreeChart对象 大家请注意在这里JFreeChart对象名只能为chart 
	 * 不能是别的 
	 * 关于这点
	 * 大家可以上struts2网站上面查看一下
	 * 
	 * http://struts.apache.org/2.x/docs/jfreechart-plugin.html
	 */
	private JFreeChart chart;

	public JFreeChart getChart() {
		return chart;
	}

	public void setChart(JFreeChart chart) {
		this.chart = chart;
	}

	@Override
	public String execute() throws Exception {
		// 调用方法
		this.chart = JfreeChartTest.createChart();
		return SUCCESS;
	}
}

 

package jfreeChart;

import java.awt.Font;
import java.io.IOException;

import org.jfree.chart.ChartFactory;
import org.jfree.chart.JFreeChart;
import org.jfree.chart.plot.PiePlot;
import org.jfree.data.general.DefaultPieDataset;

public class JfreeChartTest {

	public static JFreeChart createChart() throws IOException {
		// 数据集
		DefaultPieDataset dpd = new DefaultPieDataset();
		dpd.setValue("管理人员", 25);
		dpd.setValue("市场人员", 25);
		dpd.setValue("开发人员", 45);
		dpd.setValue("其它人员", 10);
		// 创建PieChart对象
		JFreeChart chart = ChartFactory.createPieChart3D("某公司人员组织结构图", dpd,
				true, true, false);
		utils.setFont(chart);
		return chart;
	}
}

/**
 * 设置字体
 * 
 * @author zyong
 * 
 */
class utils {
	public static void setFont(JFreeChart chart) {
		Font font = new Font("宋体", Font.ITALIC, 12);
		PiePlot plot = (PiePlot) chart.getPlot();
		chart.getTitle().setFont(font);
		plot.setLabelFont(font);
		chart.getLegend().setItemFont(font);
	}
}

 

<struts>
	<!-- 
		关于extends继承jfreechart-default这点请大家注意
		因为在struts-default这个包里并没有result-type为chart的
		chart 定义在前面我们导入的struts2-jfreechart-plugin-2.1.6.jar
		下面的struts-plugin.xml文件中
	-->
	<package name="jfreechart" extends="jfreechart-default">
		<action name="jfreechart" class="com.example.struts.action.JfreeCharAction">
			<result name="success" type="chart">
				<param name="width">600</param>
				<param name="height">400</param>
			</result>
		</action>
	</package>
</struts>

 

【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验算法优化。
【硕士论文复现】可再生能源发电电动汽车的协同调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕“可再生能源发电电动汽车的协同调度策略研究”展开,旨在通过Matlab代码复现硕士论文中的核心模型算法,探讨可再生能源(如风电、光伏)大规模电动汽车接入电网后的协同优化调度方法。研究重点包括考虑需求侧响应的多时间尺度调度、电动汽车集群有序充电优化、源荷不确定性建模及鲁棒优化方法的应用。文中提供了完整的Matlab实现代码仿真模型,涵盖从场景生成、数学建模到求解算法(如NSGA-III、粒子群优化、ADMM等)的全过程,帮助读者深入理解微电网智能电网中的能量管理机制。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、智能电网、电动汽车等领域技术研发的工程人员。; 使用场景及目标:①用于复现和验证硕士论文中的协同调度模型;②支撑科研工作中关于可再生能源消纳、电动汽车V2G调度、需求响应机制等课题的算法开发仿真验证;③作为教学案例辅助讲授能源互联网中的优化调度理论实践。; 阅读建议:建议结合文档提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习各模块实现,重点关注模型构建逻辑优化算法的Matlab实现细节,并通过修改参数进行仿真实验以加深理解。
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