Datagridview 某一个cell里…

本文详细介绍了如何在DataGridView的一个单元格内绑定一个自定义ComboBox,并通过代码示例展示了具体操作流程,包括事件处理和数据绑定的实现。
// 你可以在DataGridView的EditingControlShowing事件中加入如下代码,来给你的ComboxBox加一个事件,在这个事件中处理绑定的问题。
private void variousCostDgv3_EditingControlShowing(object sender, DataGridViewEditingContr olShowingEventArgs e)
{
if (e.Control.GetType().Equals(typeof(DataGridViewComboBoxEdit ingControl)))
{
DataGridViewComboBoxEdit ingControl editingControl = e.Control as DataGridViewComboBoxEdit ingControl;
editingControl.DropDownClosed += new EventHandler(editingControl_DropDownClosed);
}
}

// 然后,在这个事件处理函数中做绑定的处理,我这段代码是动态的改变一个cell的值,并修改对齐方式。你可以改成绑定新Cell的操作。

private void editingControl_DropDownClosed(object sender, EventArgs e)
{
DataGridViewComboBoxEdit ingControl ctl = sender as DataGridViewComboBoxEdit ingControl;
DataRowView drv = this.variousCostDgv3.Rows[ctl.EditingControlRowIndex].DataBoundItem as DataRowView;
drv["unit_name"] = ctl.Text;
drv["VARIOUS_COST_UNIT"] = CommonDataManager.GetChargeUnitData().GetCD(ctl.Text);
if (CommonDataManager.GetChargeUnitData().GetCD(ctl.Text).Equals(EstimateCommon.CHARGE_UNIT_ALL))
{
drv["number"] = "-";
drv["PEOPLE_NUM"] = 1;
this.variousCostDgv3["numberCol3", ctl.EditingControlRowIndex].ReadOnly = true;
this.variousCostDgv3["numberCol3", ctl.EditingControlRowIndex].Style.Alignment = DataGridViewContentAlign ment.MiddleCenter;
}
else
{
drv["number"] = drv["PEOPLE_NUM"];
if (EstimateCommon.ESTIMATE_TYPE_REAL.Equals(mDsForInternal.Tables["CZ_ESTIMATE"].Rows[0]["ESTIMATE_TYPE"].ToString()))
{
this.variousCostDgv3["numberCol3", ctl.EditingControlRowIndex].ReadOnly = false;
}
this.variousCostDgv3["numberCol3", ctl.EditingControlRowIndex].Style.Alignment = DataGridViewContentAlign ment.MiddleRight;
}
this.variousCostDgv3.Refresh();
}
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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