30、利用Visual Basic实现自动化操作与屏幕保护程序开发

利用Visual Basic实现自动化操作与屏幕保护程序开发

1. 使用ActiveX统计字符串中的单词数

在自动化操作中,使用Word进行字符串单词计数是一个实用的功能。以下是实现该功能的代码示例:

Private Sub cmdWords_Click()
    Dim dlg As Word.Dialog
    'Copy text into Word document
    mdocSpell.Range = txtSpell.Text
    'Create an object to hold dialog box settings
    Set dlg = mdocSpell.Application.Dialogs _
        (wdDialogDocumentStatistics)
    'Count words and characters
    dlg.Execute
    'Display results in a Label control
    Caption = Str(dlg.Words) & " words, " _
        & Str(dlg.Characters) & " characters"
End Sub

操作步骤如下:
1. 从“Microsoft Word Spell Checking”部分创建的表单开始。
2. 添加一个名为 cmdWords 的命令按钮。
3. 运行时,在文本框中输入一些文本,然后点击命令按钮,即可显示单词和字符的数量。

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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