servelet 学习

Action如何通过Servlet和js交互
以某项目为例:
1. public class initScheduleAction extends WbxAction{

public ActionFoward process(ActionMapping mapping ActionForm form,
HttpServlet request reques, HttpServletResponse response) throws WbxException:

***;

request.setAttribute("respData", meetingItemData);

return mapping.findForward(forward);

}

}

2. 在schedule.jsp中拿到respData
respJson = <%= request.getAttribute("respData") %>;

3. 在schedule.js中 直接取出respJson对象,对其属性处理,来实现业务逻辑。

4. 在schedule.js中 create postData对象,把页面元素存在 postData中,并对其扩张,生成var orionData = $.extend(self.postData, {
actionType : 'updateSave''
...;
});
5. Ajax call schedulerAction.java, 完成页面跳转,生成新的meeting.
orion.ajax.request(
"/orion/meeting/scheduler?rnd=" + Math.random(),
"post",
orionData,
self,
self.schedulerSuccess,
self.schedulerFailure);
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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