rave报表动态取值问题(新手求帮忙啊)

windy454 2014-10-15 01:37:37
窗体有 RvProject1 , RvSystem1 ,RvDataSetConnection1,ADOQuery1.

RvDataSetConnection1连接ADOQuery1 RAVE中 DataView1 连的RvDataSetConnection1

with qrybaobiao do begin
close;
sql.Clear;
sql.Add('select * from wym_baoxiao where zhuyuanhao = '''+zyh+'''');
open;
end;
// RvProject1.open;
RvProject1.Execute;
edtzyh.Text:='';
edtxm.Text:='';
edtxb.Text:='';
edtnl.Text:='';
edtyzs.Text:='';
Button1.Enabled:=false;

测试程序的时候输出的报表一直是我第一次测试的时候的状态。重新登录程序输入新的‘zyh’ 报表输出内容也一直不变。
哪位高手帮帮忙指导下怎么让rave动态取值啊,根据我的adoQUERY的变化动态取得数值。
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内容概要:本文系统研究了基于CNN-SVM的卷积神经网络与支持向量机融合的数据分类预测方法,聚焦其在工业故障识别中的应用,提供了完整的Matlab代码实现。通过CNN提取输入数据的深层空间特征,再由SVM进行高精度分类,充分发挥两者优势,有效提升了故障识别的准确性、鲁棒性与泛化能力。该方法特别适用于处理电力系统、机械设备等领域的高维、非线性、强噪声监测数据,在变压器故障诊断、轴承缺陷识别等场景中具有重要应用价值。文档还整合了机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研方向的技术资源,配套大量Matlab/Simulink仿真案例与Python代码,全面支持科研复现与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab或Python语言,从事电气工程、自动化、人工智能、机械故障诊断等相关领域研究的研发人员及高校研究生; 使用场景及目标:① 实现工业设备的状态监测与多类别故障分类;② 深入理解CNN与SVM融合模型的设计原理与工程实现细节;③ 借助所提供的丰富算法案例开展科研复现、模型优化与系统仿真验证; 阅读建议:建议按照文档目录结构系统化学习,结合百度网盘提供的完整代码资源进行动手实践,重点关注CNN特征提取层与SVM分类器之间的数据接口设计与参数调优策略,同时可延伸学习文中涉及的其他智能算法及其在电力系统、信号处理等领域的交叉应用,全面提升科研创新能力。

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