64、JavaServer™Faces (JSF) Web应用开发全解析

JavaServer™Faces (JSF) Web应用开发全解析

1. 启动服务器与执行应用

若要启动服务器并执行应用,可按以下步骤操作:
1. 打开IDE中的Runtime标签(与Projects位于同一面板)。
2. 展开Servers节点。
3. 右键点击Sun Java System Application Server 9,选择Start。
4. 在浏览器中输入URL(包含应用服务器端口号8080)来执行应用。对于示例而言,无需输入完整URL,如 http://localhost:8080/WebTime/faces/Time.jsp ,因为 Time.jsp 文件已设为项目的起始页,可省略 faces/Time.jsp 路径。若项目有多页,可在Projects窗口中右键点击所需页面,选择Set As Start Page来更改起始页,起始页会在Projects窗口中页面名称旁以绿色箭头标识。

2. JSF组件介绍

常见的JSF组件及其描述如下表所示:
| JSF组件 | 描述 |
| ---- | ---- |
| Label | 显示可与输入元素关联的文本 |
| Static Text | 显示用户无法编辑的文本 |
| Text Field | 收集用户输入并显示文本 |
| Button | 点击时触发事件 |
| Hyperlink | 显示超链接 |
| Drop Down List | 显示下拉选择列表 |
| Radio Butt

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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