JS正则表达式验证数字

<script type="text/javascript">
     function validate(){
       var reg = new RegExp("^[0-9]*$");
       var obj = document.getElementById("name");
    if(!reg.test(obj.value)){
        alert("请输入数字!");
    }
    if(!/^[0-9]*$/.test(obj.value)){
        alert("请输入数字!");
    }
  }
</script>

验证数字的正则表达式集
验证数字:^[0-9]*$
验证n位的数字:^\d{n}$
验证至少n位数字:^\d{n,}$
验证m-n位的数字:^\d{m,n}$
验证零和非零开头的数字:^(0|[1-9][0-9]*)$
验证有两位小数的正实数:^[0-9]+(.[0-9]{2})?$
验证有1-3位小数的正实数:^[0-9]+(.[0-9]{1,3})?$
验证非零的正整数:^\+?[1-9][0-9]*$
验证非零的负整数:^\-[1-9][0-9]*$
验证非负整数(正整数 + 0) ^\d+$
验证非正整数(负整数 + 0) ^((-\d+)|(0+))$
验证长度为3的字符:^.{3}$
验证由26个英文字母组成的字符串:^[A-Za-z]+$
验证由26个大写英文字母组成的字符串:^[A-Z]+$
验证由26个小写英文字母组成的字符串:^[a-z]+$
验证由数字和26个英文字母组成的字符串:^[A-Za-z0-9]+$
验证由数字、26个英文字母或者下划线组成的字符串:^\w+$
验证用户密码:^[a-zA-Z]\w{5,17}$ 正确格式为:以字母开头,长度在6-18之间,只能包含字符、数字和下划线。
验证是否含有 ^%&',;=?$\" 等字符:[^%&',;=?$\x22]+
验证汉字:^[\u4e00-\u9fa5],{0,}$
验证Email地址:^\w+[-+.]\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*$
验证InternetURL:^http://([\w-]+\.)+[\w-]+(/[\w-./?%&=]*)?$ ;^[a-zA-z]+://(w+(-w+)*)(.(w+(-w+)*))*(?S*)?$
验证电话号码:^(\(\d{3,4}\)|\d{3,4}-)?\d{7,8}$:--正确格式为:XXXX-XXXXXXX,XXXX-XXXXXXXX,XXX-XXXXXXX,XXX-XXXXXXXX,XXXXXXX,XXXXXXXX。
验证身份证号(15位或18位数字):^\d{15}|\d{}18$
验证一年的12个月:^(0?[1-9]|1[0-2])$ 正确格式为:“01”-“09”和“1”“12”
验证一个月的31天:^((0?[1-9])|((1|2)[0-9])|30|31)$ 正确格式为:01、09和1、31。
整数:^-?\d+$
非负浮点数(正浮点数 + 0):^\d+(\.\d+)?$
正浮点数 ^(([0-9]+\.[0-9]*[1-9][0-9]*)|([0-9]*[1-9][0-9]*\.[0-9]+)|([0-9]*[1-9][0-9]*))$
非正浮点数(负浮点数 + 0) ^((-\d+(\.\d+)?)|(0+(\.0+)?))$
负浮点数 ^(-(([0-9]+\.[0-9]*[1-9][0-9]*)|([0-9]*[1-9][0-9]*\.[0-9]+)|([0-9]*[1-9][0-9]*)))$
浮点数 ^(-?\d+)(\.\d+)?$

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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