showModalDialog刷新父窗口

对话框传值示例
本文介绍了一个使用window.showModalDialog方法在父窗口与子窗口间传递数据,并根据子窗口返回值判断是否刷新父窗口的示例。示例中通过JavaScript创建对象传递参数,并根据子窗口返回的对象类型决定是否进行页面刷新。

window.showModalDialog传值并刷新父窗口示例,father.html    

<!DOCTYPE   HTML   PUBLIC   "-//W3C//DTD   HTML   4.0   Transitional//EN">       

<HTML>       

<HEAD>       

<TITLE>传值+刷新父窗口 </TITLE>       

<mce:script   language="javascript "><!--             

function openson(){       

var obj = new Object();       

obj.name="张三";     

obj.address="中国北京市";    

var k =window.showModalDialog("child.html",obj,"dialogWidth:800px;dialogHeight:600p;status:no;");       

if(k.type==""){ //传递回的type为空的时候才刷新页面。     

   alert("刷新了"); //为了看效果加的,实际运用中请注掉     

   location.reload();       

}       

}       

// --></mce:script>       

</HEAD>       

 

<BODY>       

<input type="button" value="打开子窗口" onclick="openson()">       

</BODY>       

</HTML>     

 

child.html    

 

<!DOCTYPE   HTML   PUBLIC   "-//W3C//DTD   HTML   4.0   Transitional//EN">       

<HTML>       

<HEAD>       

<TITLE></TITLE>       

<mce:script for="window" event="onload"><!--    

         var s = new Object();    

s.type="";       

window.returnValue=s;         

var k=window.dialogArguments;     

alert(k.name); //使用传递过来的nanme "张三“;       

alert(k.address); //使用传递过来的address "中国北京市“;     

// --></mce:script>       

<mce:script type="text/javascript"><!--    

        function doRefresh(){       

var s=new Object();       

s.type="";//设置返回值。//这里返回刷新父页面。       

window.returnValue=s;       

window.close();       

}         

function doNotRefresh(){       

var s=new Object();       

s.type="OK";//设置返回值,值随便写,不为空就可以。//这里返回不刷新父页面。       

window.returnValue=s;       

window.close();       

}       

// --></mce:script>   

</HEAD>       

<BODY>       

<input type="button" value="返回刷新" onclick="doRefresh()">     

   <input type="button" value="返回不刷新" onclick="doNotRefresh()">     

</BODY>       

</HTML>   

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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