6月份小细节记录

1 关于typeof()的使用

var user;
if(typeof(user) == "undefined") {
  alert("undefined");
}

上面代码会提示 undefined;

var user = null;
if(typeof(user) == "undefined") {
  alert("undefined");
} else {
  alert("defined");
}

这样使用则会提示 defined;

2 利用JS对象构造map

var map = {};
var key = "login";
map[key] = function(){
  console.log("登录函数注册到map中");
}

alert(map[key]);

比较实用的小技巧,例如构造一个监听器对象,可以把要监听的事件(函数)注册到map中,根据key值和其他参数调用事件

实例:

function TA_EventEmitter() {
    this.callbacks = {};
};

TA_EventEmitter.prototype.on = function (event, fn) {
    (this.callbacks[event] = this.callbacks[event] || [])
        .push(fn);
    return this;
};
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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