处理元素绑定及单选框与复选框的脚本

本文深入探讨了HTML中元素绑定for属性的应用,以及如何通过脚本控制问卷中单选框和复选框的交互。详细解释了显式和隐式的元素关联方式,并提供了实现单选和复选框动态选择的JavaScript脚本示例。

1:元素绑定for

显式的联系:
<label for="SSN">Social Security Number:</label>
<input type="text" name="SocSecNum" id="SSn" />
隐式的联系:
<label>Date of Birth: <input type="text" name="DofB" /></label>

2:问卷用相应的单选框和复选框,点击文字和元素都能选中。通过脚本控制

//如果单选
            if($ul.is(".single")){
                $ul.children().click(function(){
                    $(":radio",$(this)).attr('checked',true);
                    $(":radio",$(this).siblings()).attr('checked',false);
                });
            }else{//如果是复选框
                $ul.children().click(function(event){
                    var $target = $(event.target);
                    var type = $target.attr("type");
                    //如果不是checkbox直接元素的触发要明确知道是哪个元素进行的触发

                   //如果是type元素本身,不进行处理
                    if(type == "undefined" || type == undefined ){
                        var $checkbox = $(":checkbox",$(this));
                        var checked = $checkbox.attr('checked');
                        if(checked){
                            $checkbox.attr("checked",false);
                        }else{
                            $checkbox.attr("checked",true);
                        }
                    }
                });
            }

注意:其中的取值

//单选框

var $rchecked =$(":radio:checked",$(this));

//复选框

$(':checkbox:checked',$this).each(function(i){//遍历每一个复选框

}

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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