FLEX FusionCharts 的样式

本文介绍如何使用FusionCharts创建3D柱状图,并详细解释了如何通过XML配置文件来定制图表的样式,包括设置标题、轴标签及数据标签等。

如果数据都已经和fusionCharts 绑定了,剩下的就是表现样式的问题了。这篇文章只说明了显示文字的部分。

分别为 标题,子标题,横轴(X轴)说明,纵轴(Y轴)说明,内容X轴显示,内容Y轴显示。

 

-----代码

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<mx:Application xmlns:mx="http://www.adobe.com/2006/mxml" layout="absolute" xmlns:ns1="com.fusioncharts.components.*">
    <ns1:FusionCharts x="10" y="10"
     FCChartType="Column3D"
     FCDataXML="{xmlData}" />
    <mx:Script>
       <![CDATA[
         [Bindable]
         private var xmlData:String="<chart caption='Weekly Sales' xAxisName='Week' yAxisName='Revenue' " +
            " numberPrefix='$' >" +
            "   <set value='40800' label='Week 1' alpha='50' dashed='0' />" +
            "   <set value='31400' label='Week 2' />" +
            "   <vLine color='FF5904' thickness='2' />"   +
            "   <set value='26700' label='Week 3' />" +
            "   <set value='54400' label='Week 4' />" +
            "   <styles>" +
            "       <definition>" +
            "         <style name='FontStyle' type='font' font='Verdana' size='15'  />" +
            "       </definition>" +
            "       <application>" +
            "          <apply toObject='CAPTION' styles='FontStyle'/>" +
            "          <apply toObject='XAXISNAME' styles='FontStyle' />" +
            "          <apply toObject='YAXISNAME' styles='FontStyle' />" +
            "          <apply toObject='DATALABELS' styles='FontStyle' />" +
            "          <apply toObject='YAXISVALUES' styles='FontStyle' />" +
            "       </application>" +
            "    </styles>" +
            "</chart>";
      ]]>
   </mx:Script>
</mx:Application>

 

----说明

1)  CAPTION  主标题

2)  XAXISNAME  X轴说明

3)  YAXISNAME  Y轴说明

4)  DATALABELS  X轴内容

5)  YAXISVALUES  Y轴内容

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
评论 5
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值