HTML DOM Document

本文深入探讨HTMLDOMDocumentObject的核心概念,包括文档对象模型的集合、属性与方法,详细解析如何通过JavaScript操作HTML文档,提供DOM元素的访问与管理技巧。

HTML DOM Document Object

一、Document是Window对象的一部分,用window.document访问,Document对象可以访问Html文档的所有元素

二、Document的集合

①all[]

document.all[],document.all[name],document.all.tags[tagname]

以上被getElementById、getelementByName、getElementByTagName等取代

②anchors所有anchor(锚)的引用

③forms[]所有form

④images[]

⑤links[]所有Area和Link

三、属性

①body

②cookie

③domain当前文档的域名

④lastModified文档被修改的最后时间

⑤referrer当前文档的URL

⑥title

⑦URL

四、方法

①close关闭open方法打开的文档流,强制现实缓存内容,在write之后使用

②getElementById

③getElementByName

④getElementByTagName

⑤open

⑥write/writeln

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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