12、对话框的类型与实现详解

对话框的类型与实现详解

1. 简单对话框(Dumb Dialogs)

简单对话框是一种基础的对话框类型,其关闭对话框时会返回一个布尔值。对于仅在一处被调用的小型简单对话框,可以不创建对话框类,而是在调用方法中直接创建所有小部件,进行布局、连接并调用 exec_() 方法。若 exec_() 返回 True ,则可从小部件中提取值。不过,除了非常简单的对话框(仅涉及一两个或最多几个值),不建议使用对话框的小部件来设置和获取值。简单对话框主要用于初步介绍对话框的创建、布局和连接小部件,这些操作在任何类型的对话框中都是相同的。

简单对话框的操作步骤

  1. 在调用方法中创建所有小部件。
  2. 对小部件进行布局。
  3. 连接小部件。
  4. 调用 exec_() 方法。
  5. 根据 exec_() 的返回值提取小部件的值。

2. 标准对话框(Standard Dialogs)

标准对话框是指根据通过其初始化器或方法设置的值来初始化其小部件,并且最终值通过方法调用或实例变量获取,而不是直接从对话框的小部件获取的对话框。标准对话框可以进行小部件级和表单级验证,可分为模态对话框(有“接受”和“拒绝”按钮)和非模态对话框(较少见,有“应用”和“关闭”按钮,并通过信号和槽连接通知状态更改)。

2.1 标准对话框的优势与劣势

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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,注重理论分析仿真验证相结合。
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