父子维度

ptlzx 2002-04-12 11:23:52
请问,要如何做象 Sql Server 2000 中的 Analysis Services 中的父子维度.实现象目录树一样的查询结果.请说的具体些吗?
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ptlzx 2002-04-18
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OK,先谢了.我等着
yzyun 2002-04-18
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真是不好意思,最近很忙,没有能够及时回复。
忙考试呢。
下周给你回话吧。
ptlzx 2002-04-15
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要如何写一个层次结构的查询,效果如下:
表:

Parent Child
---------------------------------- ----------------------------------
World Europe
World North America
Europe France
France Paris
North America United States
North America Canada
United States New York
United States Washington
New York New York City
Washington Redmond

查询结果:

World
North America
Canada
United States
Washington
Redmond
New York
New York City
Europe
France
Paris
ptlzx 2002-04-14
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不好意思,我的程序和ANALYSIS SERVICES没有一点关系。我是觉得ANALYSIS SERVICES那个父子维度的显示方法不错,那来比喻一下。
我在VB.NET试了一下,好象有两种方法:1)COM组件 2).NET框架组件。前者在工具栏WEB窗体中出现TREE控件,但属性中显示的似乎和其他的控件不太一样。还有这中方法是否要在客户端也注册TREE控件。第二种方法,在自定义.NET框架组件选上TREE组件后在工具栏的WEB窗体中有找不到该控件。我要怎么使用它。是否要使用代码?还有,要怎样把它与我SQL SERVER 2000中的表绑定,实现象ANALYSIS SERVICES父子维度的记录循环连接效果。能提供这方面的代码吗?谢谢!
yzyun 2002-04-14
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不知道你是通过什么访问你的数据库,数据库又是哪种。

如果你是访问你的ANALYSIS SERVICES,你肯定知道的,通过OLAP;如果你提取CUBE中的数据,倒是没有听说过什么SQL,有种和SQL稍稍类似的MDX,你肯定也知道的。我不知道用MDX是否能够取维度中的数据,我觉得是可以的,如果你知道告诉我好了。

如果你只是单纯的访问一般的关系数据库,诸如SQL SERVER、ORACLE,而并不涉及到ANALYSIS SERVICES,应该很好实现TREE的,在VB.NET中有TREE VIEW控件,ASP.NET中也应该不难,方式呢,比如提取到XML中,在用ASP绑定之(呵呵,好像绕弯了。),说实话,我并没有做过,现在我们的项目组别人负责此类工作。不过你说的无论是VB.NET还是ASP.NET中实现TREE他们都有。

说实话,我现在也不明白,你的程序到底和ANALYSIS SERVICES有没有关系。
我们继续探讨好了。
ptlzx 2002-04-13
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说得对,我就是有一个表就是象你说的第二种格式:
LEI_ID NAME SHANPIN_ID
01    电器     01
0101   电视     01
010101  彩色电视   0101
02    服装     02
0201   男装     02
020101  男夏装    0201 
020102  男冬装    0201
0202   女装     02
问题是我要怎样用VB.NET做一个象ANALYSIS SERVICES中父子维度那样的目录树?象ANALYSIS SERVICES父子维度是不是有个什么SQL语句可以实现?
我是想写个WEB页程序(ASP.NET),实现一个目录树,如:点电器显示音响、电视等、再点电视就可以出现一些品牌的电视、再点出现类别型号等。点击具体的项目右边出现具体的参数和说明。
yzyun 2002-04-13
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以一个商品字典表(Dic_Commodity)为例:

Dic_Commodity(第一种情况):
表结构:
CommodityID nvarchar(20)
CommodityName nvarchar(60)
price numeric(18,2)
Other nvarchar(120)
表数据:
01    电器   
0101   电视
010101  彩色电视
02    服装
0201   男装
020101  男夏装
020102  男冬装
0202   女装

Dic_Commodity(第二种情况):
表结构:
CommodityID nvarchar(20)
CommodityName nvarchar(60)
TypeID  nvarchar(20)
price numeric(18,2)
Other nvarchar(120)
表数据:
01    电器     01
0101   电视     01
010101  彩色电视   0101
02    服装     02
0201   男装     02
020101  男夏装    0201 
020102  男冬装    0201
0202   女装     02

首先你的Dic_Commodity中的记录应该存在父子关系,就象第二种情况那样,如果是第一钟

情况呢,那样就自己生成一个视图,搞成类似情况二的那样,即对于一行记录,存在在其父

级编码的列。
然后是在你的ANALYSIS SERVICES中的事情了:启动维度向导,选择父子维度,然后选择你

的表商品信息字典表(或视图),下一步,成员键是CommodityID,父键是TypeID,成员名

称是CommodityName,下一步,下一步,起名子,ok。
当然,第二种情况的CommodityID本身没有级次特征也可以,如:
1000    电器     0050
1001    电视     1000
1002    彩色电视   1001
1100    服装     0050
1101    男装     1100
1111    男夏装    1101 
1112    男冬装    1101
1105    女装     1100

…………………………………………………………
QQ:83179318
yzyun@sina.com

或许有说的不是的地方,共同学习。
内容概要:本文针对传统三电平并网逆变器存在的谐波含量高、电网不平衡工况适应性差及动态响应滞后等问题,提出了一种基于有源中点箝位(ANPC)三电平逆变器的高性能并网控制策略。该策略融合了双极性倍频脉宽调制(DPWMA)、正负序分离锁相技术和电网电压前馈控制,构建了“精准同步-扰动补偿-优质调制”的一体化控制体系。通过Simulink搭建仿真模型,在稳态对称、电网不平衡及动态扰动等多种工况下进行验证,结果表明该复合控制策略能显著降低并网电流谐波,提升锁相精度,有效抑制功率波动,并大幅缩短系统动态调节时间,增强了逆变器在复杂电网环境下的稳定性与适应性。; 适合人群:从事电力电子、新能源并网、智能电网等相关领域的科研人员及工程技术人员,尤其适合具备一定MATLAB/Simulink仿真基础、专注于并网逆变器控制策略研究的研发人员; 使用场景及目标:①用于提升大功率并网逆变器在电网电压不平衡、骤升骤降等非理想工况下的运行性能;②为ANPC拓扑结构与先进控制算法(如DPWMA、前馈-反馈复合控制)的协同优化提供仿真依据和技术参考;③适用于新能源发电系统、工业变流装置等对电能质量和动态响应要求较高的应用场景; 阅读建议:建议读者结合文中提出的控制架构图与仿真模型逐步复现,重点关注DPWMA调制实现、正负序分离锁相环设计及前馈补偿环节的参数整定,同时通过多工况仿真对比分析各项性能指标,深入理解各模块间的协同作用机制。
内容概要:本文以ANPC三电平并网逆变器为研究对象,提出了一种融合双极性倍频脉宽调制(DPWMA)、正负序分离锁相与电网电压前馈控制的高性能并网控制策略。通过对ANPC拓扑结构的分析,阐明其在开关损耗均衡、中点电位稳定和低输出谐波方面的硬件优势,为高质量并网奠定基础。在此基础上,DPWMA调制策略有效提升输出波形的等效开关频率,显著降低谐波含量;正负序分离锁相技术可精准提取电网正序分量,克服电网不平衡导致的锁相失真与电流不对称问题;电网电压前馈控制则增强系统对动态扰动的响应能力,缩短调节时间。文章构建了“信号采集—核心控制—调制驱动”的三层协同控制架构,并通过多工况仿真验证了该策略在稳态、不平衡及动态扰动条件下的优越性能,结果表明系统具备优异的电能质量、运行稳定性与抗扰能力。; 适合人群:电力电子、新能源并网、自动控制等相关领域的科研人员、研究生及从事逆变器设计与控制的工程技术人员。; 使用场景及目标:① 提升大功率并网逆变器在复杂电网环境下的运行稳定性与电能质量;② 解决电网电压不平衡、谐波畸变、电压骤变等工况下的锁相失真与电流不对称问题;③ 优化动态响应性能,应用于新能源发电、工业变流器等高可靠性要求场景; 阅读建议:建议结合Matlab/Simulink仿真平台,复现文中控制策略与仿真模型,重点理解DPWMA调制实现方法、正负序分离锁相环设计及前馈-反馈复合控制结构的协同机制,并通过不同扰动工况测试系统鲁棒性。
内容概要:本文研究了基于Q-Learning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)运动控制中的应用,旨在提升水下机器人在复杂、非线性及动态变化海洋环境中的控制精度与自适应能力。通过将强化学习算法与传统PID控制深度融合,构建了一种能够在线自主调整PID参数的智能控制框架,有效克服了传统PID控制器在面对模型不确定性、外部干扰和时变系统特性时适应性不足的问题。研究详细阐述了AUV的动力学建模过程,并精心设计了Q-Learning算法的状态空间、动作空间与奖励函数,使其能在Matlab仿真环境中通过不断的交互试错进行学习与优化,最终实现对航向角、深度等关键运动姿态的高精度、强鲁棒性控制。仿真结果充分验证了该方法在响应速度、稳态精度和抗干扰性能方面相较于传统方法的显著优越性,为智能水下装备的自主决策与控制提供了重要的理论依据和技术路径。; 适合人群:具备自动控制理论基础、强化学习初步知识及MATLAB编程能力的研究生、科研人员及从事智能机器人、无人系统控制开发的工程师。; 使用场景及目标:①应用于水下机器人、无人潜航器等复杂动态系统的智能控制设计;②解决传统PID控制器参数整定困难、环境适应性差和鲁棒性不足的关键问题;③推动强化学习等人工智能技术在实际工程控制系统中的落地应用、性能优化与可靠性验证。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注Q-Learning与PID的耦合机制、状态量与奖励函数的设计原则,深入理解智能控制策略的训练收敛过程、超参数敏感性及其在不同工况下的性能表现。

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