fms 解析xml

<!---第一个xml-->

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
 <videos>
  <videosrc>2011-5</videosrc>
  <videosrc>avatar</videosrc>
  <videosrc>avatar-vp6</videosrc>
  <videosrc>cebbank_1</videosrc>
  <videosrc>mv_1280x720</videosrc>
  <videosrc>toystory3</videosrc>
  <videosrc>第二课</videosrc>
  <videosrc>ASP</videosrc>
  <videosrc>录像_2</videosrc>
 </videos>

<!---解析-->

/**
加载xml
**/

var arrays=new Array();  //集合对象
function loadXML(){
 var myXMLs=new XML();
 myXMLs.ignoreWhite=true;
 var configFile=new File('video.xml');
 myXMLs.load(configFile);
 myXMLs.onLoad=function(success){
 
      if(success){
   var videos=myXMLs.firstChild.childNodes; //得到所有videosrc节点集合对象nodeValue   nodeName 
   
   
   for(var i=0;i<videos.length;i++){
    arrays.push(videos[i].firstChild.nodeValue);
    
   }


      }else{ //fail
   arrays=null;
      } 
 }
}

 

<!--第二个xml-->

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
 <videos>
  <video>
   <videosrc>2011-5</videosrc>
   <videodes>2011-5 _中文</videodes>
  </video>
  <video>
   <videosrc>avatar</videosrc>
   <videodes>avatar _中文</videodes>
  </video>
  <video>
   <videosrc>avatar-vp6</videosrc>
   <videodes>avatar-vp6 _中文</videodes>
  </video>
  <video>
   <videosrc>cebbank_1</videosrc>
   <videodes>cebbank_1 _中文</videodes>
  </video>
  <video>
   <videosrc>mv_1280x720</videosrc>
   <videodes>mv_1280x720 _中文</videodes>
  </video>
  <video>
   <videosrc>toystory3</videosrc>
   <videodes>toystory3 _中文</videodes>
  </video>
  <video>
   <videosrc>second class</videosrc>
   <videodes>第二课 _中文</videodes>
  </video>
  <video>
   <videosrc>ASP</videosrc>
   <videodes>ASP _中文</videodes>
  </video>
  <video>
   <videosrc>video2</videosrc>
   <videodes>录像_2 _中文</videodes>
  </video>
</videos>

 

<!--解析-->

function loadXMLS(){
 var xmls=new XML();
 xmls.ignoreWhite=true;
 var file=new File('videos.xml');
 xmls.load(file);
 xmls.onLoad=function(isSuccess){
 
   if(isSuccess){
    
     var videos=xmls.firstChild.childNodes;
     //videosrcs  videodess
     for(var i=0;i<videos.length;i++){
       
      var vs=videos[i].childNodes;
      //2010-5   //2010-中文
      for(var j=0;j<1;j++){
       trace("vs--"+vs[j].firstChild.nodeValue+"\t"+vs[j+1].firstChild.nodeValue);

       videosrcs.push(vs[j].firstChild.nodeValue);

       videodess.push(vs[j+1].firstChild.nodeValue);
      }
       
     }

   }else{
    videosrcs=null;
    videodess=null;
   }
 }
}

//都在这里了,附件就不上传了,拷过去就可以了,有谁在弄Fms可以相互交流下了,fms太强大了

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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