5、大型机开发环境:数据集、ISPF 与 JCL 全面解析

大型机开发环境:数据集、ISPF 与 JCL 全面解析

1. ISPF 功能键与数据集基础

1.1 ISPF 功能键

ISPF 具备一组可自定义的程序功能(PF)键,以下是部分常见 PF 键及其功能:
| PF 键 | 功能 |
| — | — |
| Ctrl(键盘右下角) | 回车 |
| F1 | 帮助 |
| F2 | 分屏 |
| F3 | 退出或返回 |
| F7 | 向上翻页 |
| F8 | 向下翻页 |
| F10 | 向右浏览数据 |
| F11 | 向左浏览数据 |
| PA1 或程序操作键(Alt - Insert 或 Esc) | 停止进程或任务(常用于系统陷入无限循环时) |
| Ctrl(键盘右下角) | 解锁键盘 |

在 ISPF 面板中,若部分内容无法完全显示在屏幕上,可使用箭头键进行水平或垂直导航。

1.2 数据集概述

在典型的 PC 系统中,文件是一长串字节,通常由分隔符(如回车符)指示操作系统某些类型数据的起始和结束。而大型机通常采用不同的方式,数据常以记录形式存在,且每条记录的长度需预先确定。在大型机中,文件被称为数据集,配置和管理数据集需要提供多种参数,如下所示:
- 卷序列号 :DASD 的名称,最长为六个字符。
- 设备类型 :所使用的磁盘设备。
- 组织方式 :展示数据的处理方式,包括顺序、随机、虚拟存储访问方法(VSAM)

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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