22、核心数据搜索与Cocoa界面组件

核心数据搜索与Cocoa界面组件

1. 使用NSPredicate搜索和检索核心数据

1.1 FoundQuotes控制器设置

首先,需要对FoundQuotes控制器进行一项更改,使其能在用户对Quotes控制器进行更改时正确重新加载和重新过滤其内容。操作步骤如下:
1. 选择FoundQuotes。
2. 调出Inspector面板。
3. 点击开启“Auto Rearrange Content”复选框以启用此选项。

之后,切换回Xcode,点击“Build & Run”,此时会看到有两个窗口,新的查询查找窗口会显示通过数据输入窗口输入的所有引用。

1.2 使用NSPredicate限制结果

可以使用NSPredicate来限制NSArrayController准备显示的记录。可以通过以下几种方式为数组控制器分配谓词:
- 直接在Interface Builder中分配。
- 在应用程序代码初始化期间或条件变化需要重新获取数据时分配。
- 通过Cocoa绑定分配,这样谓词的更改会自动传播到控制器。

1.3 创建谓词

创建NSPredicate最简单的方法是使用包含属性名称、比较器和要比较的值的格式字符串。例如:

NSPredicate *p = [NSPredicate predicateWithFormat:
    @"(quoteText CONTAINS[cd] 'missed') OR "
     "(character CONT
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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