javascript-模态窗口的实现。

本文介绍了一个使用JavaScript实现的表单提交功能,其中包括收集下拉菜单选择项并转换为字符串的功能,以及确认对话框来询问用户是否保存当前的查询条件。此外,还涉及到一个用于保存查询条件的模态对话框。
主窗口中javascript为:
function submitOptions()
{
var result="";
var selto = document.getElementById("endSelects");
for(var i=selto.options.length-1;i>=1;i--)
{
result=result+selto.options[i].text+",";
}
if(result.length>0){
result = result.substr(0,result.length-1);
}
gzdSearchForm.resultList.value=result;
var ss= window.confirm("是否保存查询条件?");
if(ss) {
var searchName=
window.showModalDialog("saveTempl.html",window,"dialogHeight:100px,center:yes,resizable:no,status:no");
gzdSearchForm.action=gzdSearchForm.action+"&searchName="+searchName;
}
gzdSearchForm.submit();
}

>>>>>>>>>>>>>>>
在saveTempl.html中
通过一个按钮调用javascript
function sendTo(){
window.returnValue = searchName.value;
window.close();
}
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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