js操作json

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 <!--
document.write("<h3>一、JSON对象,JSON数组</h3>")
document.write("1.json对象<br>");
var json1 = {"id":1,"name":"Tom","age":11};
document.write(JSON.stringify(json1));
document.write("<br><br>");
document.write("2.json数组<br>");
var jsonArray = [{"sid":1,"score":200,"level":"一级"},{"sid":1,"score":180,"level":"二级"},{"sid":1,"score":170,"level":"三级"}];
document.write(JSON.stringify(jsonArray));
document.write("<br><br>");
document.write("<h3>二、JSON对象,JSON数组遍历</h3>")
document.write("1.遍历json对象<br>");


for(var key in json1) {
document.write(key+"&nbsp;:&nbsp;"+json1[key]+"&nbsp;&nbsp;");
}
document.write("<br><br>");
document.write("2.遍历json数组<br>");


for(var key in jsonArray) {
document.write(key+"&nbsp;:&nbsp;"+jsonArray[key].sid+"&nbsp;&nbsp;");
}
document.write("<br><br>");
document.write("3.遍历json数组<br>");
for(var i=0; i<jsonArray.length; i++) {
for(var key in jsonArray[i]){
document.write(key+"&nbsp;:&nbsp;"+jsonArray[i][key]+"&nbsp;&nbsp;");
}
}

document.write("<br><br>");
document.write("<h3>三、JSON对象合并,JSON数组合并</h3>")
var json2 = {"id":2,"name":"Jerry","age":13};
var json3 = {"sex":"man","higher":"70mm"};
 
document.write("1.合并json对象<br>");
if(json2 &&json3){
for(var key in json3){
json2[key]  = json3[key];
}
}
document.write(JSON.stringify(json2));
document.write("<br><br><h3>.合并json数组</h3><br>");
var jsonArray2 = [{"sid":1,"score":200,"level":"一级"},{"sid":2,"score":180,"level":"二级"},{"sid":3,"score":170,"level":"三级"}];
var jsonArray3 = [{"sid":4,"score":160,"level":"四级"},{"sid":5,"score":150,"level":"五级"},{"sid":6,"score":140,"level":"六级"}];


document.write("<br>1.合并json数组<br>");
 for(var i=0; i<jsonArray3.length; i++){
jsonArray2.push(jsonArray3[i]);
 }
for(var i=0; i<jsonArray2.length; i++){
for(var key in jsonArray2[i]){
document.write(key+":"+jsonArray2[i][key]);
}
}
document.write("<br><br>2.合并json数组<br>");
var c=jsonArray2.concat(jsonArray3)


 for(var i=0; i<c.length; i++){
for(var key in c[i]){
document.write(key+":"+c[i][key]);
}
}
 //-->
 </script>
 <body>
  
 </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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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