JS高级程序设计--读书笔记(DOM对象)

本文介绍了DOM中的三种主要节点类型:Node、Element和Text。详细解释了如何通过属性判断节点类型,以及节点之间的关系和常见操作,如appendChild、insertBefore等。
1,node类型
<1>JavaScript中的所有节点类型都继承自NODE类型。每个节点有一个nodeType属性,用于表明该节点的类型,节点类型如下:
Node.ELEMENT_NODE(1),Node.ATTRIBUTE_NODE(2),Node.TEXT_NODE(3),Node.CDATA_SECTION_NODE(4)
所以判断某个节点的类型,可通过如下代码确定:
if(someNode.nodeType==1){
alert("node is a element");//跨浏览器兼容
}
(1)nodeName和nodeValue属性
要了解节点具体,可以使用NodeName和nodeValue这两个属性。--对于元素节点来说,nodeName保存元素标签名,nodeValue为null。
(2)节点关系
--每个节点都有一个childNodes属性,其中保存着一个NodeList对象。NodeList是一种类数组对象,(但不是数组,虽然有length属性)。NodeList对象的独特处在于基于DOM结构动态执行查询的结果。
--每个节点都有一个ParentNode属性,该属性指向文档树的父节点。父节点的firstChild和LastChild属性分别指向childNodes列表中的第一个和最后一个元素。
节点列表中的每个元素也有previousSibling和nextSibling属性,可以访问同一列表的其他节点。
(3)节点操作
appendChild()--用于向childNodes列表的末尾添加一个节点,返回值为新增的节点。
insertBefore()--将节点插入childNodes列表中某个特定的位置。
replaceChild(要插入的节点,要替换的节点)
removeChild()--移除节点
2,Element类型
(1)html元素
htmlElement类型直接继承自element并添加了一些属性。如下:
<div id="myDiv" class="bd" title="body"></div>


var div=document.getElementById("myDiv");
alert(div.id);//myDiv
alert(div.className)//bd
(2)取得属性
操作属性的DOM方法主要有三个,分别是getAttribute(),setAttribute()和removeAttribute().
如上例子,
alert(div.getAttribute("id"));//myDiv
attributes属性:
element类型是使用attributes属性唯一一个DOM节点类型,attribute属性中包含一个NameNodeMap,可以以下标方式获取。
var id=element.attribute["id"].nodeValue;
(3)创建元素
Document.createElement()方法。
通过该方法可以创建新元素,并为它添加属性。
var div=document.createElement("div");
div.id="Myid";
div.className="box";
3,Text元素
创建文本节点
document.createTextNode()创建文本节点,参数是要插入节点的文本。如下:
var element=document.createElement("div");
var textNode=document.createTextNode("hello world");
element.appendChild(textNode);
//一般情况下,一个元素只有一个文本节点。
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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