Flex自定义事件:一个地方派发(抛出),任何地方监听(捕

本文介绍了如何通过自定义CustomEvent类实现事件的抛出与侦听机制。CustomEvent继承自Event类,并添加了一个用于事件分发的dispatcher属性。通过使用静态属性dispatcher,可以在任意位置触发事件,并将数据传递给监听者。

一个事件只可能是:自己抛出,自己侦听。
所以,才有了下面的 “public static const dispatcher…”,就是声明一个公有的静态对象,这样才使的可以在任意地方访问到并且对他进行抛出和侦听事件。

自定义CustomEvent类,继承Event,并且给他增加一个dispatcher:EventDispatcher属性。
使用这个类,就可以抛出事件并附带数据。
因为使用了 static 设置为静态属性,所以其他任意地方只要注册有这个事件侦听,就能捕获到。

CustomEvent:
package
{
import flash.events.Event;
import flash.events.EventDispatcher;

public class CustomEvent extends Event
{
public static const EVENT_NAME:String=”event_name”;

public static const dispatcher:EventDispatcher=new EventDispatcher();
public var data:Object;

public function CustomEvent(type:String, bubbles:Boolean=false, cancelable:Boolean=false, data:Object=null)
{
super(type, bubbles, cancelable);
this.data=data;
}
override public function clone():Event{
return new CustomEvent(type, bubbles, cancelable, data);
}
}
}

抛出事件时:
var custom:CustomEvent=new CustomEvent(CustomEvent.CLICK);
//custom.data is Object;//发送事件同时,可以传值(可传可不传)
CustomEvent.dispatcher.dispatchEvent(custom);

侦听事件时:
CustomEvent.dispatcher.addEventListener(CustomEvent.CLICK,clickHandler);

 

转载:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6854d6c30100krhd.html

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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