9、COBOL编程:从基础结构到文件处理

COBOL编程:从基础结构到文件处理

1. COBOL编程基础结构回顾

在COBOL编程中,构建或编辑程序并不需要掌握全部命令集,因为部分命令存在重复,还有些很少使用。虽然COBOL与现代语言有诸多相似之处,但也存在显著差异,并且该语言表述较为冗长,不过这是其设计特点。

在数学运算方面,可使用 ADD SUBTRACT 等命令,也可使用更具灵活性的 COMPUTE 命令。条件语句方面,可运用 IF/THEN/ELSE 结构,还能使用更复杂的 EVALUATE 语句。循环操作则可借助 PERFORM 命令实现,同时也能借此实施结构化编程方法。

2. 文件处理的重要性

对于现代计算机语言而言,文件使用并非常见操作,许多编程书籍甚至不会涉及此内容。然而,在大型机环境中,文件处理是至关重要的环节。这可追溯到早期,当时企业期望借助大型机和COBOL来替代使用账本和3 x 5英寸卡片的繁琐方式,实现后台办公自动化。

3. 文件与记录的概念

大型机中的文件通常由一组记录构成,而记录是相关字段的集合。例如,客户主文件记录包含名字、姓氏、地址、信用额度等字段。大型机首先将记录读入实际或中央存储,类似于个人电脑的随机存取存储器(RAM)。尽管存储容量较大,但文件仍可能超出存储限制,因此大型机每次读取一个或一小部分记录,以免占用过多实际内存。

记录通常为固定长度,每个记录包含相同数量的字符,但某些情况下,数据集可能包含可变长度的记录,

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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