9、深入了解Salesforce分析与开发环境

深入了解Salesforce分析与开发环境

1. 分析快照的源报告与目标对象设置技巧

在设置分析快照的源报告和目标对象时,有许多关键技巧需要掌握。

1.1 源报告设置提示
  • 表格报告细节隐藏问题 :隐藏细节的表格报告不会出现在分析快照源报告选择中。若已使用的源报告细节被隐藏,快照运行时会失败。
  • 字段数量限制 :源报告最多可包含100个字段。
  • 报告删除操作 :可以删除分析快照的调度。若要删除快照的源报告,需先在源报告选择中选择其他报告将其移除。
1.2 目标对象设置提示
  • 字段级安全 :可使用字段级安全让目标对象的字段对合适的用户可见(仅企业版、无限版和开发者版)。
  • 自定义对象删除限制 :若自定义对象被分析快照用作目标对象,则不能删除。
  • 字段数量与映射 :目标对象最多可包含100个字段,字段映射可用性受目标对象可用字段限制。
  • 规则与工作流限制 :目标对象不能包含验证规则或参与工作流。
  • Apex脚本触发限制 :分析快照不能包含在创建新记录时触发Apex脚本运行的目标对象。若已有的目标对象添加了触发器,快照运行时会失败。
【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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