44、数据模型扩展:计算列与度量值的运用

数据模型扩展:计算列与度量值的运用

在数据分析与可视化的领域中,对数据模型进行扩展是一项至关重要的技能。通过添加计算列和度量值,我们能够从原始数据中挖掘出更多有价值的信息,为决策提供更有力的支持。接下来,我们将详细介绍如何使用DAX(Data Analysis Expressions)来扩展数据模型,包括计算列的使用、逻辑函数和运算符的应用,以及度量值的创建和使用。

1. DAX逻辑函数与运算符

1.1 DAX逻辑函数

DAX提供了一系列逻辑函数,用于在数据模型中进行条件判断和逻辑运算。以下是一些常见的DAX逻辑函数及其示例:
| 运算符 | 描述 | 示例 |
| — | — | — |
| IF() | 测试一个条件,如果测试为真则应用一个结果,如果为假则可能应用另一个结果。 | IF([PartsCost]> 500, "Check Parts", "OK") |
| AND() | 扩展逻辑,包括多个必须同时满足的条件。 | IF(AND([PartsCost]> 500,[LaborCost]>1000), "Repair Cost Excessive", "OK") |
| OR() | 扩展逻辑,包括多个条件,其中任何一个满足即可。 | IF(OR([PartsCost]> 500,[LaborCost]>1000), "Repair or Labor Cost issue", "OK") |
| NOT() | 扩展逻辑,包括多个条件,所有条件都不满足。 | IF(NO

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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