MSSQL 2000 自定义函数实践 一 (字符串分割函数)

本文介绍了一个SQL函数fn_GetCutStrTable,该函数用于将输入的字符串按指定字符进行分割,并返回一个包含分割后子字符串的表。适用于处理大量字符串数据的情况。

功能 : 将字符串分割成多个字符串返回(表)

参数说明 : @STR  需要分割的字符串

           @CutChar   分割字符

例如 : select * from dbo.fn_GetCutStrTable('123/456/789','/')

                    返回如下结果:

   item
          -----
          123
          456
          789


Create FUNCTION fn_GetCutStrTable(@STR VARCHAR(8000),@CutChar VARCHAR(10))
RETURNS @STRINGTABLE TABLE (ITEM VARCHAR(8000))  --返回字符列表
AS
BEGIN
  DECLARE @COUNT INT  --出错处理
  SET @COUNT=0

  --SET @CutChar=REPLACE(@CutChar,' ','')  --去除空格
 
  DECLARE @CutLen INT --分割符长度
  Set @CutLen=Len(@CutChar)
 

  IF RIGHT(@STR,@CutLen)<>@CutChar SET @STR=@STR+@CutChar  --规范化字符串
  SET @STR=REPLACE(@STR,@CutChar+@CutChar,@CutChar)  --规范化字符串 

  WHILE @STR<>'' AND @COUNT<=4000
  BEGIN

      INSERT @STRINGTABLE
      SELECT SUBSTRING(@STR,1,CHARINDEX(@CutChar,@STR)-1)

      SET @STR=SUBSTRING(@STR,CHARINDEX(@CutChar,@STR)+@CutLen,Len(@Str))
      SET @COUNT=@COUNT+1
  END
  IF @COUNT=4000 DELETE FROM @STRINGTABLE  --出错处理(防止死循环)
  RETURN
END
GO

 

 

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)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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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