关于C#中linq TO xml 技术城市地区三级联动

WoKanBuDao 2016-05-26 09:11:44

RT分别是实现的结果和参照的xml文件
,现在是做到了得到市地名,遇到了问题。
// var city = from c in es.Elements("province").Attributes("name") select c; //得到省

var city = from c in es.Elements("province").Elements("city").Attributes("name") select c; //得到市

var shili = from ss in es.Elements("provice").Elements("city").Attributes("name") where ss.Parent.Value== comboBox1.Text select ss;

变量名为shili的是自己试验的数据,但是为空,想了好久,没有得出结果,求大神指教。。。。
我的想法是 var city = from c in es.Elements("province").Elements("city").Attributes("name") select c; //得到市 根据这行代码在里面添加where条件,但是条件要为c的上一级元素,因为是初学,不敢确定自己的想法否正确,所以前来提问。。。

我只有5分了。。。
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ysp 2016-05-31
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获取省份: var ps = from p in doc.Elements("province").Attributes("name") select p; 获取城市: var cs = from c in doc.Elements("province").Elements("city").Attributes("name") where c.Parent.Parent.Attribute("name").Value == dropProvinceList.Text select c; 获取县区: var cs = from c in doc.Elements("province").Elements("city").Elements("country").Attributes("name") where c.Parent.Parent.Attribute("name").Value == dropCityList.Text && c.Parent.Parent.Parent.Attribute("name").Value == dropProvinceList.Text select c;
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c不能是Attributes("name") ,这段要去掉,等判断完之后才取Attributes("name")
WoKanBuDao 2016-05-26
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引用 2 楼 starfd 的回复:
c.Parent就可以拿到它的父级,然后Attribute什么的直接写就可以了
var shili = from ss in es.Elements("provice").Elements("city").Attributes("name") where ss.Parent.Attribute("name").Value==comboBox1.Text select ss; 这样写还是不行 ,。。
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c.Parent就可以拿到它的父级,然后Attribute什么的直接写就可以了
WoKanBuDao 2016-05-26
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把之前的未接帖子给结了。。。。才可以发出来
WoKanBuDao 2016-05-26
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算了 这点先放放吧 可能是基础学的不好,以后再来看
内容概要:本文系统介绍了基于核主成分分析(KPCA)的故障检测方法,重点实现了T²和Q统计指数的可视化,并提供了完整的Matlab代码实现与仿真分析流程。该方法通过核函数映射将原始非线性过程数据转换至高维特征空间,进行主成分提取与降维处理,进而构建T²和Q两种统计量用于监控系统运行状态,有效识别工业过程的早期故障与异常行为。文详细阐述了KPCA的数学原理、故障检测机制、控制限计算方法,并结合实际案例展示其在复杂非线性系统的应用效果与优越性,具有较强的工程实用性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习理论基础及Matlab编程能力的研究生、科研人员和工程技术人员,特别适用于从事工业过程监控、故障诊断、智能制造等相关领域的研究人员。; 使用场景及目标:①应用于化工、电力、制造等行业关键设备的在线故障监测与早期预警;②作为学术研究非线性降维与异常检测算法的对比基准;③帮助开发者掌握KPCA模型构建、参数调优及T²-Q统计图可视化等核心技术环节。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Matlab代码进行动手实践,深入理解KPCA算法的核心步骤,重点关注核函数选择、主成分数确定及统计量阈值设定等关键参数的影响,以提升故障检测的灵敏度与准确性。

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