32、项目跟踪器与客户服务应用开发全解析

项目跟踪器与客户服务应用开发全解析

项目跟踪器应用开发

在项目跟踪器应用开发中, frmContacts 表单的开发是关键部分,以下将详细介绍相关代码及功能实现。

1. 添加事件过程

frmContacts 表单中添加了一系列事件过程,以实现不同的功能。
- 添加联系人到项目

Private Sub cmdAddToProject_Click()
    On Error GoTo HandleError
    Dim strSQLStatement As String
    '构建 SQL 语句以插入新联系人到当前项目
    strSQLStatement = BuildSQLInsertProjectsContacts(objContacts.ContactId, _
    intContactProjectAdd)
    '将记录插入数据库
    ProcessUpdate (strSQLStatement)
    Call Forms("frmProjects").RefreshContacts
    '关闭联系人表单,返回项目屏幕
    DoCmd.Close acForm, "frmContacts"
    Exit Sub
HandleError:
    GeneralErrorHandler Err.Number, Err.Description, CONTACTS_FORM, _
    "cmdAddToProject_Click"
    Exit Sub
【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,以面掌握该方法的核心技术要点。
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