flex组合键

用快捷键必有一个键先按下,所以用KeyboardEvent.KEY_UP来判断
使用事件的时候,注意焦点要在容器内。
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<s:Application xmlns:fx="http://ns.adobe.com/mxml/2009"
xmlns:s="library://ns.adobe.com/flex/spark"
xmlns:mx="library://ns.adobe.com/flex/mx" minWidth="955" minHeight="600" creationComplete="creationCompleteHandler(event)">
<s:layout>
<s:VerticalLayout horizontalAlign="center" verticalAlign="middle" gap="0"/>
</s:layout>
<fx:Declarations>
<!-- 将非可视元素(例如服务、值对象)放在此处 -->
</fx:Declarations>
<fx:Script>
<![CDATA[
import mx.controls.Alert;
import mx.events.FlexEvent;

private function creationCompleteHandler(event:FlexEvent):void
{
bc.addEventListener( KeyboardEvent.KEY_UP, keyBoardHandler );

}

private function keyBoardHandler(event:KeyboardEvent):void{
var code:int = event.keyCode;
var ctrl:Boolean=event.ctrlKey;
if(ctrl)
{
Alert.show("ctrl+"+code)
}else{
Alert.show(code.toString())
}
text.text = ctrl+","+code;
trace(ctrl+","+code);
}

]]>
</fx:Script>
<s:BorderContainer id="bc" width="500" height="500" backgroundColor="0xff0000" borderStyle="solid" borderWeight="5" borderColor="0x000000">
<s:TextInput width="300" height="100"/>
</s:BorderContainer>
<s:TextInput id="text" width="100" height="25"/>
</s:Application>
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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