javascript校验类,可自己扩展正则

;(function(window,document){
var validate = function(options){
if(!(this instanceof validate)){
return new validate(options);
}
//执行初始化
this.init(options);
}
//复制对象方法
function cloneObj(oldObj) {
if (typeof(oldObj) != 'object') return oldObj;
if (oldObj == null) return oldObj;
var newObj = new Object();
for (var i in oldObj)
newObj[i] = cloneObj(oldObj[i]);
return newObj;
}
//扩展对象
function extendObj() {
var args = arguments;
if (args.length < 2) return;
var temp = cloneObj(args[0]); //调用复制对象方法
for (var n = 1; n < args.length; n++) {
for (var i in args[n]) {
temp[i] = args[n][i];
}
}
return temp;
}
validate.prototype = {
init:function(opts){
if(!opts.hasOwnProperty("type")){
var errmsg = "必须传入要验证的元素类型";
console.error(errmsg);
return {
"status":-1,
"msg":errmsg
}
}
if(!opts.hasOwnProperty("id") && !opts.hasOwnProperty("name")){
var errmsg = "必须传递要进行验证元素的id或name";
console.error(errmsg);
return {
"status":-1,
"msg":errmsg
}
}
if(opts.hasOwnProperty("name")){
var ele = document.getElementsByName(opts.name);
}
else if(opts.hasOwnProperty("id")){
var ele = document.getElementById(opts.id);
}
if(ele){
opts.ele = ele;
}else{
var errmsg = "页面中没有找到匹配的元素";
console.error(errmsg);
return {
"status":-1,
"msg":errmsg
}
}
switch(opts.type){
case 'email':
return this.isEmail(opts);
break;
case 'chinese':
return this.isChinese(opts);
break;
case 'mobile':
return this.isMobile(opts);
break;
case 'password':
this.isPwd(opts);
break;
case 'english':
this.isEnglish(opts);
break;
case 'date':
this.isDate(opts);
break;
case 'url':
this.isUrl(opts);
break;
case 'cert_card':
this.isCertCard(opts);
break;
}
},
isEmail:function(opts){
if(opts.hasOwnProperty("expstr")){
if(opts.hasOwnProperty("errmsg")){
var errmsg = opts.errmsg;
}else{
var errmsg = "邮箱格式正确";
}
var expStr = opts.expstr;
}else{
var expStr = /^[\w-]+(\.[\w-]+)*@[\w-]+(\.[\w-]+)+$/;
}
var ele = opts.ele;
if(expStr.test(ele.value)){
return {
"status":0,
"msg":errmsg
}
}else{
if(opts.hasOwnProperty("errmsg")){
var errmsg = opts.errmsg;
}else{
var errmsg = "您输入的邮箱格式错误,请重新输入";
}
return {
"status":-1,
"msg":errmsg
}
}
}
};
window.validate = validate;

})(window,document);


(http://git.oschina.net/sunaofx/codes/c1ilogrsq6kvz2wumj8xe90)

内容概要:本文介绍了一种利用元启发式算法(如粒子群优化,PSO)优化线性二次调节器(LQR)控制器加权矩阵的方法,专门针对复杂的四级倒立摆系统。传统的LQR控制器设计中,加权矩阵Q的选择往往依赖于经验和试错,而这种方法难以应对高维度非线性系统的复杂性。文中详细描述了如何将控制器参数优化问题转化为多维空间搜索问题,并通过MATLAB代码展示了具体实施步骤。关键点包括:构建非线性系统的动力学模型、设计适应度函数、采用对数缩放技术避免局部最优、以及通过实验验证优化效果。结果显示,相比传统方法,PSO优化后的LQR控制器不仅提高了稳定性,还显著减少了最大控制力,同时缩短了稳定时间。 适合人群:控制系统研究人员、自动化工程专业学生、从事机器人控制或高级控制算法开发的技术人员。 使用场景及目标:适用于需要精确控制高度动态和不确定性的机械系统,特别是在处理多自由度、强耦合特性的情况下。目标是通过引入智能化的参数寻优手段,改善现有控制策略的效果,降低人为干预的需求,提高系统的鲁棒性和性能。 其他说明:文章强调了在实际应用中应注意的问题,如避免过拟合、考虑硬件限制等,并提出了未来研究方向,例如探索非对角Q矩阵的可能性。此外,还分享了一些实践经验,如如何处理高频抖动现象,以及如何结合不同型的元启发式算法以获得更好的优化结果。
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