25、EJB QL 查询语言深度解析

EJB QL 查询语言深度解析

1. 抽象模式与查询语法

实体 Bean 的抽象模式在部署描述符中通过抽象模式名称和 CMP 字段进行声明。EJB QL 查询可以返回 CMP 字段或抽象模式类型,返回实体 Bean 的抽象模式意味着返回实体本身。

EJB QL 是一种语法类似 SQL 的简单语言。Bean 提供者使用 EJB QL 为具有容器管理持久性的实体 Bean 定义可移植查询,具体用于以下两类方法:
- 由 Bean 提供者在实体 Bean 的主接口中声明的 find 方法。
- 由 Bean 提供者在实体 Bean 类中声明的 select 方法。

容器使用 EJB QL 查询生成数据库访问代码,以实现与查询关联的方法。

EJB QL 查询由两个必需子句(SELECT 和 FROM)和一个可选子句(WHERE)组成。SELECT 子句确定查询返回的对象或值的类型,WHERE 子句用于限制返回结果,FROM 子句指定 SELECT 和 WHERE 子句中表达式所应用的模式名称。其结构如下:

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(SELECT):::process --> B(确定返回类型):::process
    C(FROM):::process --> D(指定模式名称):::process
    E(WHERE):::process --> F(限制返回结果):::process
<
【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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