JavaScript设计模式(十)【装饰者模式】

本文介绍了一种使用JavaScript实现装饰者模式的方法,通过该模式可以在不修改原有对象的情况下为其添加新的功能。具体展示了如何为已有的事件监听器添加额外的处理函数。

装饰已有功能对象

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>装饰已有功能对象</title>
</head>
<body>
<script>
    //装饰者
    var decorator = function(input, fn) {
        //获取事件源
        var input = document.getElementById(input);
        if (typeof input.onclick === 'function') {
            //缓存事件源原有回调函数
            var oldClickFn = input.onclick;
            input.onclick = function() {
                //事件源原有回调函数
                oldClickFn();
                //执行事件源新增回调函数
                fn();
            }
        } else {
            //事件源未绑定事件,直接为事件源添加新增回调函数
            input.onclick = fn;
        }
    }

    window.onload = function() {
        //具体使用
        decorator('tel_input',
            function() {
                //新功能
            });
    }
</script>
</body>
</html>
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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