Mootools 扩展select控件

本文介绍了一种操作HTML中Select控件选项的方法,包括获取当前选项、设置新选项及清除所有选项的功能。提供了详细的实现代码,展示了如何通过JavaScript动态管理Select控件。

/*
* Descript_CN: 提供对Select控件的options的操作
* Descript_EN: Offer some operations for select options
* {Array} arr 选项值设置 格式:[{text:'北京',value:'010'},{text:'上海', value:'020',selected:true}] 当value没定义的时候,value=text
*/
Element.Properties.htmlOptions = {
get: function(){
if(this.get('tag')!='select') return null;
var ops = this.getElements('option');
var arr = ops.map(function(item,index){
var op = {
text: item.text,
value: $pick(item.value,item.text),
selected: $pick(item.selected,false)
};
return op;
});
return arr;
},
set: function(arr){
if(this.get('tag')!='select') return this;
//移除旧的options
this.getElements('option').destroy();
//生成新的options
var ops = arr.map(function(item,index){
var op = new Element('option',{
text: item.text,
value: $pick(item.value,item.text),
selected: $pick(item.selected,false)
});
//console.log(index,op,op.get('html'));
return(op);
});
//添加
this.adopt(ops);
return this;
},
erase: function() {
if(this.get('tag')!='select') return null;
this.getElements('option').destroy();
return this;
}
};


用法:

var data = [
{text:'任选',value:''},
{text:'bsc1',value:'bsc1'},
{text:'bsc2'},
{text:'bsc21',value:'bsc21',selected:true},
{text:'bsc212',value:'bsc212'}
];
$('mySelect').set('htmlOptions',data);
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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