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C#显示用水晶报表显示图片时,图片底色会变暗,怎么解决?
comcyd
2016-01-16 12:03:25
图片背景色是纯白的,通过RGB值可以看出全部是255,但是一到水晶报时里显示图片里白色空白区域颜色会变得暗沉,怎么处理呢,在水晶报表里也没进行过什么设置,看了设置里也没有什么可以设置的地方。注:我的图片是通过转换成byte[]然后填充在报表里的图片区域的。会不会是水晶报表里自动放大缩小后失真造成的,如何处理?
我提供样图和显示后的效果大家看一下。
这是原图:
下面这是显示在报表后的(颜色明显失真):
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C#显示用水晶报表显示图片时,图片底色会变暗,怎么解决?
图片背景色是纯白的,通过RGB值可以看出全部是255,但是一到水晶报时里显示图片里白色空白区域颜色会变得暗沉,怎么处理呢,在水晶报表里也没进行过什么设置,看了设置里也没有什么可以设置的地方。注:我的图片是通过转换成byte[]然后填充在报表里的图片区域的。会不会是水晶报表里自动放大缩小后失真造成的,如何处理? 我提供样图和显示后的效果大家看一下。 这是原图: 下面这是显示在报表后的(颜色明显失真):
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comcyd
2016-03-30
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还没有解决,没有合适的方案
熙风
2016-01-22
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你把图片等比显示到上面看下,或者直接把图标插入报表后看效果
水晶报表
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基于BP神经网络的轴承故障诊断系统
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/f989b9092fc5 BP神经网络轴承故障诊断系统是一种基于人工神经网络技术的智能诊断工具,专门用于识别和分析机械设备中轴承的故障情况。该系统的核心是BP神经网络(即反向传播神经网络),它能够模拟人脑的工作方式,通过学习和训练来处理复杂的非线性问题,从而对轴承的健康状态进行精准评估。 BP神经网络的基本结构由输入层、隐藏层和输出层构成。输入层接收来自传感器的信号,如振动数据或声音频率,这些信号反映了轴承的运行状态。隐藏层负责对输入数据进行特征提取和转换,将原始信号转化为更具价值的信息。输出层则输出最终的诊断结果,例如轴承是否正常、轻微磨损或严重损坏等。 在诊断过程中,数据预处理是至关重要的步骤。原始的振动或声学数据通常含有噪声,且不同传感器的数据可能缺乏可比性。因此,需要对这些数据进行滤波、归一化等处理,以提高数据质量。预处理后的数据随后被输入到BP神经网络中。在训练阶段,网络通过反向传播算法调整权重和阈值,使预测结果尽可能接近实际故障类型。这一过程利用了梯度下降法,通过计算误差梯度来更新网络参数,以最小化损失函数(通常是均方误差,用于衡量预测值与真实值之间的差异)。 BP神经网络的性能受到多种因素的影响,包括网络结构(如隐藏层的数量和每层的神经元数量)、学习率以及训练迭代次数等。优化这些参数对于提升诊断精度和速度至关重要。此外,为了验证和提升模型的泛化能力,通常采用交叉验证方法,将数据集分为训练集、验证集和测试集。其中,训练集用于训练网络,验证集用于调整网络参数,测试集则用于评估模型在未知数据上的表现。 总体而言,BP神经网络轴承故障诊断系统凭借其强大的学习和泛化能力,通过对机械设备振动和噪声数据的分析,能够实现对轴承故障的精确识别。该系统有助于提前发现设备故障隐患,减少停机
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