学习笔记》ADO.NET》在ADO.NET中使用DataSet

本文介绍如何使用DataSet进行数据操作,包括创建DataSet、向DataSet添加DataTable、创建表间关系及浏览表间关系等步骤。通过示例代码展示具体实现过程。

1.       创建DataSet

DataSet ds = new DataSet();

2.       DataSet中添加Data Table

DataSet ds = (DataSet)DataGrid1.DataSource;

DataTable table = ds.Tables.add(string);

DataTableCollections.Add();
DataTableCollections.Add(Data table);
DataTableCollections.Add(string)
DataTableCollections.Add(string,string)

3.       创建表间关系

DataSet ds = new DataSet();
DataRelations dr = ds.Relations.Add(string,ds.Tables.[datatable1].Columns[relatedColumn],ds.Tables.[datatable2].Columns[relatedColumn])

4.       浏览表间关系

DataRelations customerOrdersRelation = customerOrders.Relations.Add("custOrder",customerOrders.Tables["Customers"].Columns["CustomerID"],customerOrders.Tables["Orders"].Columns["CustomerID"]);

DataRelations orderDetailRelation = customerOrders.Relations.Add("orderDetail",customerOrders.Tables["Orders"].Columns["OrderID"],customerOrders.Tables["OrderDetails"].Columns["OrderID"]);

 

DataRelations orderProductRelation = customerOrders.Relations.Add(“orderProduct”,customerOrders.Tables[“Orderdetail”].Columns[“ProductID”],customerORders.Tables[“Product”].Column[“ProductID”]);

foreach(DataRow rwCustomer in customerOrders.Tables[“Customers”].Rows)

{

           Console.WriteLine(“CustomerID” + rwCustomer[CustomerID]);

           foreache(DataRow rwOrder in rwCustomer.GetChildRows(customerOrderRelation))

                    {

                             Console.WriteLine(“OrderID:” + rwOrder[“OrderID”]);

                             Console.WriteLine(“/tDate:” + rwOrder[“Date”]);

                             Foreach(DataRow rwOrderDetail in rwOrder.GetChildRows(orderDetailRelation))

                             {

                                       Console.WriteLine(“ProductName:” + rwOrderDetail.GetParentRows[“ProductName”]);

                                       Console>writeLine(“Quantity:” + rwOrderDetail[“Quantity”]);

}

}

}

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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