201124阶段二sqlite3 API

sqlite数据库使用及常用API介绍
博客介绍了程序使用sqlite数据库的相关内容。使用时头文件需加 #include <sqlite3.h>,若报错需下载函数库,编译时要加 -lsqlite3 链接数据库。还列举了sqlite常用API函数,如打开、关闭数据库,获取错误信息,执行SQL语句等函数的功能、参数及返回值。

一).1

  1. 程序用到数据库时,头文件需要加 #include <sqlite3.h>,在这里插入图片描述
    报错没有找到头文件,报错原因是系统没有函数库,输入以下指令下载函数库在这里插入图片描述

  2. 程序用到数据库时, 编译时需要加 -lsqlite3 链接数据库
    在这里插入图片描述

一).2 sqlite常用API函数

  1. int sqlite3_open(const char *,sqlite3 **db);打开或创建数据库,参数1:数据库文件,参数2:sqlite3数据指针;返回错误代码。在这里插入图片描述

  2. int sqlite3_close(sqlite3 *db);关闭数据库,释放资源;参数:数据库文件在这里插入图片描述

  3. const char *sqlite3_errmsg(sqlite3 *db);功能:获取错误信息;参数: sqlite3结构指针;返回值:返回错误信息。
    在这里插入图片描述

  4. int sqlite3_exec(sqlite3 *db,const char *sql, sqlite3_callback, void *, char **errmsg);功能:执行多条或一条SQL语句,并将结果传递给回调函数
    参数:1、数据库连接【IN】;
    2、要执行的sql语句【IN】
    3、回调函数 【IN】
    4、传递给回调函数的参数地址【IN】
    5、返回的错误信息【out】
    返回值:错误代码,参见SQLite错误代码在这里插入图片描述

  5. 在这里插入图片描述

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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