7、SSAS开发与管理界面详解

SSAS开发与管理界面详解

1. SQL Server许可与客户端工具安装

SQL Server的许可在服务器层面进行管理,无论按处理器许可还是按服务器/客户端访问许可(CAL)。只要服务器许可正确,就可以在需要的任何地方安装客户端工具。

2. BIDS 2008界面介绍
  • 面板布局 :若你之前未使用过Visual Studio,下面简单介绍一下。打开一个立方体时的BIDS 2008界面中,左侧用于显示度量和维度的面板在立方体设计器中是固定的,而右侧的解决方案资源管理器和属性面板是Visual Studio的标准面板,可以分离并移动。
  • 解决方案选项卡 :前面的解决方案选项卡可用于选择不同的对象,如数据源视图、立方体、维度等。这些选项卡下方是与当前打开对象特定的一排选项卡。例如,对于立方体,会有相应的选项卡;对于维度,有维度结构、属性关系、翻译和浏览器四个选项卡。
  • 面板操作
    • 可以根据需求排列Visual Studio面板,或让它们隐藏。点击面板标题栏上的小图钉,面板会自动隐藏到工作室一侧的标签中;点击该标签,面板会滑回。再次点击图钉可固定面板。
    • 还可以“撕下”面板使其浮动,或停靠到其他位置。只需抓住标题栏拖动面板即可分离。在Visual Studio 2008中,当拖动面板靠近边缘时,会出现停靠图标,将面板拖到其中一个标签处即可停靠到所需位置。
    • 点击面板右上角的“X”可关闭面板。按Ctrl + Alt + L可打开解
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,注重理论分析仿真验证相结合。
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