javascript 函数

本文详细介绍了JavaScript中的函数定义、调用方式、参数处理方法以及闭包的概念。解释了如何使用function关键字定义函数,并展示了函数自调用的方法。还讨论了显示参数与隐式参数的区别,以及如何利用Arguments对象处理不定数量的参数。

函数定义

javascript用 function  来定义函数

形式如下

function functionName(参数) {
  执行的代码
}

函数自调用

如果表达式后面紧跟 () ,则会自动调用。

不能自调用声明的函数。

通过添加括号,来说明它是一个函数表达式:

 
(function () {
    var x = "Hello!!";      // 我将调用自己
})();

函数可以作为一个值来使用

x =functionname(参数);
  
x可以变成该函数的值

函数参数

显示参数与隐式参数

显示参数:函数中直接定义的参数 如 function myfunction(a,b){ }
a b就是显示参数。
隐式参数:显示参数代表的具体的值。

Arguments 对象

arguments对象可以直接代表参数
x = sumAll(1,123,500,115,44,88);
functionsumAll(){
vari,sum = 0;
for(i = 0;i < arguments.length;i++){
sum += arguments[i];}
returnsum;}
计算参数全部的和


函数调用

作为一个函数调用


当定义一个函数后 如 function myfunction(a,b){ var x=a+b; return x;}
可以用myfunction(1,2)的方式进行调用
 
当函数没有被自身的对象调用时, this 的值就会变成全局对象。


作为一个方法调用

作为函数方法调用函数

call() 和 apply() 是预定义的函数方法。 两个方法可用于调用函数,两个方法的第一个参数必须是对象本身。
例如
function myFunction(a, b) {
    return a * b;
}
myFunction.call(myObject, 10, 2);      // 返回 20
function myFunction(a, b) {
    return a * b;
}
myArray = [10,2];
myFunction.apply(myObject, myArray);   // 返回 20

闭包

变量有两种
全局变量:应用于页面所有脚本
局部变量:只应用在当前函数


内嵌函数


function add() {
    var counter = 0;
    function plus() {counter += 1;}
    plus();    
    return counter; 
}

内嵌函数 plus() 可以访问父函数的 counter 变量:

闭包

闭包就是能够读取其他函数内部变量的函数。

function f1(){

    n=999;

    function f2(){
      alert(n);
    }

    return f2();

  }

  var result=f1();

  result(); // 999


f2()就是闭包函数

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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