extjs面向对象设计

Ext.namespace('Ext.practise');
//给person类添加了name属性,并赋值
Ext.apply(Ext.practise.Person.prototype,{
 name : 'a'
});
//{}表示一个类
//[]表示一个数组

//类的实例方法
Ext.apply(Ext.practise.Person.prototype,{
 name : 'a',
 sex : 'b',
 print : function(){
  alert(String.format("姓名:{0},性别:{1}",this.name,this.sex));
 }
});
var person = new Ext.practise.Person();
person.name = "a";
person.sex = "b";
person.print();

//类的静态方法
Ext.practise.Peron.print = function(_name,_sex){
 var person = new Ext.practise.Peron();
 person.name = _name;
 person.sex = _sex;
 person.print();
};

//构造方法
Ext.practise.Peron = function(_cfg){
 Ext.apply(this,_cfg);
};
Ext.practise.Peron = function(_name,_sex){
 var person = new Ext.practise.Peron({name : _name,sex : _sex});
 person.print();
};
Ext.apply(Ext.practise.Peron.prototype,{
 print : function(){
  alert(String.format("姓名:{0},性别:{1}",this.name,this.sex));  
 }
});

var p = new Ext.practise.Peron({name : "a",sex:"b"});
p.print();

//类继承
Ext.practise.Peron = function(_cfg){//_cfg父类
 Ext.apply(this,_cfg);
};
Ext.apply(Ext.practise.Peron.prototype,{
 job : "worker",
 print : function(){
  alert("name:{0},sex:{1},job:{2}",this.name,this.sex,this.job);
 }
});

Ext.practise.man = function(_cfg){//子类
 Ext.apply(this,_cfg);
};

Ext.extend(Ext.practise.man,Ext.practise.Peron,{job:"teacher"});

//类重写
Ext.extend(Ext.practise.man,Ext.practise.Peron,{
 print : function(){
  alert("man覆盖了person的方法");
 }
});

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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