DWR级联菜单实例

本文介绍了一个使用DWR(Direct Web Remoting)实现动态下拉框选项加载的案例。当用户选择特定类型后,通过Ajax调用后台获取对应的数据,并更新另一个下拉框的内容。涉及的技术包括JavaScript、Ajax及后台的Java处理。

页面:
<script type='text/javascript' src='dwr/interface/timeLimitMVManager.js'></script>
<script type='text/javascript' src='dwr/engine.js'></script>
<script type='text/javascript' src='dwr/util.js'></script>
<tr>
         <th>
             <fmt:message key="timelimitmv.tyep.name"/>
         </th>
         <td>
          <select name="match_type_work_char_id" onchange="changeType(this)" id="match_type_work_char_id">
                      <option value=""><fmt:message key="msgtem.default" /></option>
       <option value="1"><fmt:message key="timelimitmv.type1"/></option>
       <option value="2"><fmt:message key="timelimitmv.type2"/></option>
       <option value="4"><fmt:message key="timelimitmv.type4"/></option>
             </select>

    
         </td>
     </tr>
    
     <tr>
         <th>
             <fmt:message key="timelimitmv.value.name"/>
         </th>
         <td>
          <select name="begin_value" id="begin_value">
       <option value="1" ><fmt:message key="timelimitmv.type1"/></option>
       <option value="2"><fmt:message key="timelimitmv.type2"/></option>
       <option value="4"><fmt:message key="timelimitmv.type4"/></option>
             </select>

    
         </td>
     </tr>

function changeType(sel_obj)
   {
     var match_type_work_char_id=sel_obj.value;
    
     if(match_type_work_char_id=='')
        return;
     timeLimitMVManager.getVNByTN(match_type_work_char_id,showValue);
     
   }
  
   function showValue(dis)
   { 
  
  
     DWRUtil.removeAllOptions('begin_value');
     DWRUtil.addOptions('begin_value',dis,'begin_value','value_name');
   
   }
 dwr.xml:
 <allow>
        <create creator="spring" javascript="timeLimitMVManager">
           <param name="beanName" value="timeLimitMVManager"/>   --由SPRING进行管理的MANAGER名称--
           <include method="getVNByTN"/>  --暴露给页面的方法--
        </create> 
    </allow>

manager方法:
public List getVNByTN(String match_type_work_char_id) {
  // TODO Auto-generated method stub
  List obs=null;
  if(match_type_work_char_id!=null){
  if(match_type_work_char_id.equals("1")){
   obs=timeLimitMVDAO.getSBLXById();
  }
  if(match_type_work_char_id.equals("2")){
   obs=timeLimitMVDAO.getKUPPById();
  }
  if(match_type_work_char_id.equals("4")){
   obs=timeLimitMVDAO.getCXBZById();
  }
  }
  return obs;
 } 279693.html

小菜毛毛 2009-06-02 21:28 发表评论
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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