33、SQL 子查询的深入解析与应用

SQL 子查询的深入解析与应用

1. 子查询基础

在关系型数据库中,连接(joins)操作能让我们从两个或更多表中获取信息。例如,下面的查询通过连接 CUSTOMER INVOICE 表,获取客户数据及其对应的发票信息:

SELECT
    INV_NUMBER, INVOICE.CUS_CODE, CUS_LNAME, CUS_FNAME
FROM
    CUSTOMER C JOIN INVOICE I ON C.CUS_CODE = I.CUS_CODE;

不过,很多时候我们需要基于已处理的数据来处理新的数据。比如,要生成一份未提供产品的供应商列表。之前我们学过可以用如下查询实现:

SELECT
    V_CODE, V_NAME
FROM
    PRODUCT RIGHT JOIN VENDOR  
    ON PRODUCT.V_CODE = VENDOR.V_CODE
WHERE
    P_CODE IS NULL;

但这个结果也可以通过子查询得到:

SELECT
    V_CODE, V_NAME
FROM
    VENDOR
WHERE
    V_CODE NOT IN (SELECT V_CODE FROM PRODUCT WHERE 
    V_CODE IS NOT NULL);

【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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