result 配置 动态结果

本文介绍了一个基于Struts框架的登录模块实现方案,详细展示了LoginAction类的定义及配置文件设置,通过判断用户角色来决定跳转路径。

Action

 

public class LoginAction extends ActionSupprot

{

   private String nextAction;

   public String getNextAction()

  {

        return nextAction;

  }

 

public String extcute() throws Exception

{

  if()//验证用户名和密码

 {

    if(user.isManager)

      nextAction="manager";

    esle

      nextAction="employee";

 }

 

}

}

 

配置文件

 

<struts>
<!-- default 在默认的命名空间 -->
<package name="default" extends="struts-default">
	<action name="login" class="...">
	  <result type="redirectAction">${nextAction}</result>
	</action>
</package>
</struts>

 (2)在结果使用参数;

 。。。。

 

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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