19、服务器端 Glide API 深入解析

服务器端 Glide API 深入解析

1. 字段值与显示值

在处理数据时,我们可能会认为字段的值和显示值是相同的,但实际上某些字段类型的实际值和显示值可能存在差异。

  • 下拉字段 :有标签和值,存储在数据库中的是值。
  • 任务表的状态字段 :值为整数,显示值可能是“草稿”或“待处理”。
  • 引用字段 :有显示值(通常是被引用表记录的显示值)和实际值(被引用记录的 sys_id)。

示例代码,获取指定事件记录的父任务的票号并保存到 parentTask 变量中:

var gr = new GlideRecord('incident'); 
gr.get('46f09e75a9fe198100f4ffd8d366d17b'); 
var parentTaskNumber = gr.parent.getDisplayValue(); 
2. getED() 方法

GlideElement 类的 getED() 方法是获取 GlideElementDescriptor 对象的唯一途径,该对象提供特定字段的信息,而非字段内的数据。

GlideElementDescriptor 类提供了一些独特功能

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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值