在LabVIEW中自定义控件.pdf
在labview中自定义控件的详细教程：如何是你的labview测试程序，前面板看起来更美观，让用户对使用的流程更清晰，这里教你如何在labview中自定义控件泛华测痉PANSINO控件45控件章布尔确定3,在我们己有的图片库中复制我们想用来作为按钮图片的图片本文中将以这个按钮为图片进行训述。复制好图片至剪贴板中后。在控件编辑窗口中,控件上右键选择从剪贴板导入图片>终P控件45自定义类型白回文牛住编餐E查着项目②操作◎T目目定义类型ipe T布尔确定显示项转换为显示挥件说明和提示替换数据操作高级机械动作释放文本多文本字符串从剪贴板导人图片N假属性真4,此时控件效果如卜图:地址:北京市海淀区中关村东路18号财智国际大夏A座9层电话:(010)82600055传真:(010)62628056http://www.pansinocomcn泛华测痉PANSINOE控件45自定义类型章文件(辆辑E查看y项目操作Q)工具〔州自定义类型、‖13rm布尔确定5,可以更改为自定义模式下,对图片的位置进行修正控件45自定义类型章口回区文件〔編辑查看项目巴操作(Ω)二具团自定义类型·1tahm布尔确定6,同样也可以对文本的位置以及搾件的底板的人小进行修正,修正之后的控件如下图所示地址:北京市海淀区中关村东路18号财智国际大夏A座9层电话:(010)82600055传真:(010)62628056http://www.pansinocomcn泛华测控PANSINO控件45自定义类型巴区P粒件45自定义类型艾件错G查看项目②操作工具文件(编辑查看(项目心操作()工具①[自定义类型[[自定义类型13pt Tahoma相尔布尔确足布尔值为真布尔值为假同样也可以对文本的位置以及控件的底板的大小进行修正,修正之后的控件如下图所示这样制定出来的控件的特点是:1,即使点在图片上,也能更改布尔按钮的状态。2,真假布尔值状态下,该图片不能进行变换。方法二1,打开 LabVIew,创建新式型的布尔按钮,石键选择高级>自定义。为什么要创建新式的控件呢?在本方法的末端会提供P控件45自定义类塞回回区文件G)编锅查看(项目巴作⑨工具红2自定义类型、[13计10确定按钮确定2,打开如上图所示窗∏后,去我们图片斥中,复制图片◎至剪贴板。回到控件的編辑窗∏,控件上右键选择从剪贴板导入图片>>假。地址:北京市海淀区中关村东路18号财智国际大夏A座9层电话:(010)82600055传真:(010)62628056http://www.pansinocomcn泛华测痉PANSINOE控件45自定叟类包叵区件辑查看y项目操作Q工具自定义类型pt Tahoma确定按钮显示项转换为显示控件说明和提示替换数据操作高级机械动作释放文本多文本宇符串从鸥贴板导入图片卜[假属性始终3,将出现如卜图所示效果:P控件45自定义类型喜白回区文件(綱辑但查看φ项目@)嬝作(工具T自义类型·10T确定按钮确定4,同样,在图片库中复制图片至剪贴板中。在控件上右键选择从剪贴板导入图片>真。地址:北京市海淀区中关村东路18号财智国际大夏A座9层电话:(010)82600055传真:(010)62628056http://www.pansinocomcn泛华测痉PANSINO1控件45自定义天型回区文件臼编辑查看y项目P操作(工具红自定义类型13pE T确定按钮显示项转换为显示控件说明和提示替换潋据操作高级机械动作释放文本多文本字符串从翦贴梗导入图片假属性真忙终5,不显小控件的文本。做出来的控件的状态将如下。口控件45自定义类型t巴回应控件15白定义类型包回凶文件编辑查看(项目)操作工具工神(编辑〔查看项目(操作①工目(①[自定火类型·13t[自定义类型13pt Taho门确定按钮确定按钮布尔值为真布尔值为假这种方法做出来的控件的特点是:1,背景透明,但是实际控件大小为所选择的图片的大小。一般是一个规则的下方形或者长方形前文提到为什么要用新式按钮呢?先来说一下按钮的图片项,每个布尔按钮在自定义模式下,是有若干图片项的,而新式按钮与系统型的按钮的图片项是不同的。图片项的查看方式为:将控件窗∏置为自定义状态下,在控件上石键选择图片项即可看到该控件所拥有的图片项地址:北京市海淀区中关村东路18号财智国际大夏A座9层电话:(010)82600055传真:(010)62628056http://www.pansinocomcn泛华测痉PANSINO控件45自定义类回区文件()锎辑)查看{y项目巴操作()工具T小自定义共型1计m布尔复制至前贴板从剪贴板导入图片以相同大小剪贴板导入从文件导以相同大小具文件导入还原原始大小图片项圖888□口下边左图所示是新式按钮的图片项。如果在最开始创建控件时,选择的是系统行按钮,并且同样按照本方法导入不同的图片,最后图片项将显小为为右图所小。其中1,2,3,4与新式的控件的图片项的意义相同,分别为真,假,真到假点击吋,假到貞点击吋。5,6是系统按钮才有的特性。5为当程序运行状态下按钮为假时鼠标移入时的状态,6为当程序运行状态下按钮为真时鼠标移入时的状态56上述制作的方法,如果控件使用系统型,我们可以想象,在程序运行卜,当鼠标移入时,按钮将变得很奇怪,就是因为它的5,6图片项没冇定义。解决方法是直接用新式控件即可。当然如果不怕麻烦可以选中图片项5和6,并导入对应的图片。但是做出来的效果与使用新式控件进行编辑的效果相同。方法三上述方法,要么按钮为真假时不能为同一副图片,要么没有系统的背景框。那么如果希望能做到我之前发送的按钮集中的这种按钮,又该怎么做呢?st artstart这种按钮,并不是我们使用传统的确定按钮进行自定义编辑时就能实现的。需要多个控件进行配合编辑才行。布尔确定按钮确确定地址:北京市海淀区中关村东路18号财智国际大夏A座9层电话:(010)82600055传真:(010)62628056http://www.pansinocomcn泛华测控PANSINO1,首先,创建一个如下图所示按钮。进入自定义模式状态下。布尔2,另外再选择一个系统型的按钮,进入该系统按钮的自定义模式状态下。布尔确定注:如果无法对两个控件同时选中高级≯自定义,先将要编辑的两个控件都另存为自定义类型的控件,再次打开即可。以下均在自定义模式下完成。E控件47.ct1自定义类率回区控件6.ct1口件G编辑G查看项目(操作)工具①窗口y)帮件()編辑(E)查看②项目卫操作(Q工具江窗口)轉团自定义类至-[团自定类型和尔3,在系统型控件上右键选择复制至剪贴板E控件47.ct1自定义类型回冈整件6:1自定义类型文件G编辐侣查看项目操作(二具I霰匚,文件G铜锔E查看(0三①映作工具①宙口(帮助「自定义类刑13tTa布尔复至郭板相司大小贴饭是入相司大小文芒导不原原始大小4,在新式的带LED的布尔按钮上右键选择图片项地址:北京市海淀区中关村东路18号财智国际大夏A座9层电话:(010)82600055传真:(010)62628056http://www.pansinocomcn泛华测控PANSINO控件47.ct1自定叉类塞冈控件46.ctl自定义类型文吽)病辑)查看{顶目巴操作⑨)工具(T匚ci件G编E查看(y项目巴操作(工具二窗口(帮助布尔烹物至邮贴板从剪贴板导入网片以相同大小从剪板号从文件导以相同大小从文件导原始大小5,选择我们需要编辑的图片项,因为之前复制的是系统型控件的假状态的图片,那么在选择新式按钮的图片项时,也应该选择对应的图片项。选择完毕后,选择“以相同大小从剪贴板导入”。控件47.ct1自定义夹型回Xp控件46,tl自定义型仁i)编承E查看△项目P)操作⑨)工具窗口)帮耵文件編辑查着③项目(P操作(工具⑦T窗口(业帮助尔有尔剪贴板子入图片以相同大小从贴椒导人以相问小从义件导图片项6,导入后的结果为控件47.ct1自定叉类想口日风粒件41叶t1自定义关类件)查看心顶目的嫵工貝山唐η弗项日(操工且口自定义类现布尔布尔7,同坦,将系统型按钮置为假吋,将其图片项复制至剪贴板,并导入到新式按钮的对应图片项下导入完成之后如下图所示。地址:北京市海淀区中关村东路18号财智国际大夏A座9层电话:(010)82600055传真:(010)62628056http://www.pansinocomcn
- 2020-12-08下载
- 积分：1
贝叶斯网络学习、推理与应用
专门讲贝叶斯网络学习的书籍，很经典，需要学习的可以下载图书在版编目(CIP)数据贝叶斯网络学习推理与应用王双成著.一上海:立信会计出版社,20102lsBN978-754292470-4I.①贝…Ⅱ.①王….①贝叶斯推断Ⅳ①0212中国版本图书馆CP数据核字(2010)第07142号责任编辑赵志梅封面设计周祟文贝叶斯网络学习、推理与应用出版发行立信会计出版社地址上海市中山西路2230号邮政编码20035电话(021)64411389传真(021)644125网址www.lirinaph.comE-mail kaph@ sh163 net网上书店www.shl-.netTel:(021)6411071经销各地新华书店印刷上海申松立信印刷有限责任公司开本890毫米X1240毫米/32印张9375字数254千字版次2010年2月第1版印次2010年2月第1次书号IsBN978-7-54292470-4/0定价20.00元如有印订差错,请与本社联系调换内容简介贝叶斯网络是概率理论与图形理论的结合,围绕的一个基本问题是联合概率计算。基于贝叶斯网络可进行联合概率的条件和边缘分解从而有效降低运算复杂性并解决与联合概率计算有关的一系列向题。贝叶斯网络已在许多领域得到了广泛的应用,是不确定性知识表示和推理的有力工具。本书按照贝叶斯网络基础、学习、推理、集成和应用的框架介绍贝叶斯网络的相关理论、方法和算法,有助于读者对贝叶斯网络理论体系的认识和理解,可供相关专业的高年级本科生、研究生和科研人员学习与参考贝叶斯网络( Bayesian networks)是描述随机变量之间依赖关系的图形模式,被广泛用于不确定性问题的智能化求解。它具有多功能性、有效性和开放性(是一个能够集成其它智能技术与数据处理方法的平台)等特征,能够有效地转化数据为知识(具有形象直观的知识表示形式),并利用这些知识进行推理(具有类似于人类思维的推理方式),以解决分析、预测和控制等方面的问题。其有效性已在风险管理、信息融合、医疗诊断、系统控制和生物信息分析等许多领域得到验证。自从20世纪80年代后期加利福尼亚大学计算机科学系 Pearl(1988)给出贝叶斯网络的严格定义并创建贝叶斯网络基础理论体系以来,贝叶斯网络获得了长足的发展。这些研究主要从贝叶斯网络学习推理、集成和应用四个方面展开,出现了许多经典的方法和算法,也解决了大量的实际问题。本书共分五个部分。第一部分是贝叶斯网络基础,包插第1、第2、第3章。第1章介绍在贝叶斯网络研究中经常使用的一些概率公式和方法。第2章从概率模式、图形模式和它们之间联系的视角简要阐述贝叶斯网络的基础理论。第3章绐出贝叶斯网络学习和推理中可能用到的一些量化方法和标准第二部分是贝叶斯网络学习,包括第4章至第10章。这儿章分别从具有完整数据、丢失数据、隐藏变量、连续变量、噪声和小数据集等情况给出了一系列贝叶斯网络学习方法,以及随环境变化的贝叶斯网络更新算法。第三部分是贝叶斯网络推理,包括第11、第12章。第11章从贝叶斯网络信念更新和信念修正两个方面简要介绍经典的准确和近似推贝叶斯劂络学习、推瑰与应用理方法。第12章给出一系列贝叶斯网络分类器(分类预测推理)。第四部分是贝叶斯网络集成,包括第13章至第16章。这几章介绍将贝叶斯网络与因果理论、决策理论、可能理论和时序过程相结合而得到的因果贝叶斯网络、决策贝叶斯网络(影响图)、可能贝叶斯网络(可能网)和动态贝叶斯网络。第五部分是贝叶斯网络应用,包括第17、笫18章。第17章介绍基于贝叶斯网络的聚类分析方法。第18章给出贝叶斯网络在预警和评估等方面的应用。本书是作者在多年从事贝叶斯网络研究基础上整理而成的,其撰写和出版得到国家自然科学基金(60675036)、上海市教委重点学科基金(51702)和上海市教委科研创新重点项目(09z202)的资助。王双成2009年11月于上海立信会计学院录第一部分贝叶斯网络基础第1章概率论基础1.1概率计算公式1.2贝叶斯方法33561.3贝叶斯概率音要鲁要是音音吾辛音晋晋费音省普辛音萨自即鲁音普鲁香备善鲁曹普辛鲁曹曹鲁鲁第2章贝叶斯网络基础理论…2.1概率模式中的条件独立性2.2图形模式中的d- separation性102.3条件独立性与d- separation性之间的联系…2.4贝叶斯网络基本定理……122.5贝叶斯网络模型…………………………122.6变量之间基本依赖关系和结点之间基本结构……………14第3章常用的检验方法和评价标准153.1变量之间依赖关系检验…153.2贝叶斯网络结构常用打分标准…183.3分类准确性评价标准…………243.4贝叶斯网络学习可靠性评价标准…28第二部分贝叶斯网络学习第4章具有完整数据的贝叶斯网络学习314.1基于打分搜索的贝叶斯网络结构学习……………………312贝叶斯网络学习、推理与应用4.2基于依赖分析的贝叶斯网络结构学习36第5章具有丢失数据的贝叶斯网络学习…………455.1基于近似打分搜索的结构学习………455.2基于 Gibbs sampling和依赖分析的贝叶斯网络结构学习…音非垂48第6章具有隐藏变量的贝叶斯网络学习是·音音曹面喜鼻口要音·面鲁要普鲁看豪556.1不考虑隐藏变量的贝叶斯网络结构和道德图学习………556.2发现隐藏变量6.3确定隐藏变量取值和维数…………………………………586.4确定局部结构……606.5实验与分析………………………………………60第7章具有连续变量的贝叶斯网络学习D看口637.1不离散化连续变量的贝叶斯网络学习……637.2离散化连续变量的贝叶斯网络学习…66第8章具有噪声的贝叶斯网络学习…………788.1噪声平滑方法……798.2噪声平滑过程………………………808.3实验与分析82第9章小数据集贝叶斯网络学习…………………879.1小数据集贝叶斯网络结构学习……889.2小数据集贝叶斯网络多父结点参数的修复……96第10章贝叶斯网络更新学习看看dt10.1贝叶斯网络增量学习…●鲁···。靳鲁鲁毒●毒。鲁鲁■。音啬·最番着着鲁音音·自啬10310.2贝叶斯网络适应性学习………1410第三部分贝叶斯网络推理第11章贝叶斯网络基本推理11711.1统计推断……………………11711.2贝叶斯网络中的信念更新………………………11911.3贝叶斯网络中的信念修正………132第12章贝叶斯网络分类推理p由要中。;中叠鲁量。自·申中··画电·13612.1贝叶斯分类器…13712.2朴素贝叶斯分类器…14012.3广义朴素贝叶斯分类器……s14412.4TAN分类器………14612.5贝叶斯网络分类器…15312.6基于类约束的贝叶斯网络分类器………15612.7基于贝叶斯网络的特征子集选择要鲁费鲁量要鲁卧电香曹15812.8分类器的训练与泛化………………………………17212.9基于贝叶斯网络的联合预测………………………174第四部分贝叶斯网络集成第13章因果贝叶斯网络;音p即曹看最看晋看看看面画哥垂晶最音是看语音西卣垂17713.1单连通因果网学习s…………17813.2基于依赖分析的因果贝叶斯网络结构学习番备普最看啬■曹音音番春17813.3基于结点排序和局部打分-搜索的因果贝叶斯网络结构学习18513.4因果贝叶斯网络参数学习……18813.5基于贝叶斯网络的因果知识表示………………18913.6因果量化分析189第14章决策贝叶斯网络l914贝叶斯网络学习、箍理与应用14.1影响图的构成19114.2影响图的基本变换和最优决策…画·垂画画……19214.3影响图举例…………………………193第15章可能贝叶斯网络…19815.1可能网的概念鲁非鲁中·中鲁鲁·普西·鲁善鲁鲁善善申善鲁曹鲁鲁善善@·售鲁善鲁鲁登要19815.2可能网结构学习……202第16章动态贝叶斯网络……………………………20416.1一般动态贝叶斯网络20416.2具有平稳性和马尔可夫性假设约束的动态贝叶斯网络…20516.3几种特殊的动态贝叶斯网络………………………………21016.4动态贝叶斯网络分类器…………………………211第五部分贝叶斯网络应用第17章贝叶斯网络用于聚类分析………………21717.1离散数据聚类………………21717.2自动混合数据聚类— AutoClass…22217.3基于 Gibbs sampling的混合数据聚类225第18章贝叶斯网络用于预测23518.1经济周期波动转折点预测…23518.2风险预警23618.3风险评估…244附录常用贝叶斯网络…………………………………………250参考文献270
- 2020-12-11下载
- 积分：1
|
联系客服（QQ：3324461878）
