22、利用单选框、复选框和弹出按钮进行选项选择

利用单选框、复选框和弹出按钮进行选项选择

1. 单选框和复选框概述

在设计用户界面时,有时需要向用户展示多个选项。虽然可以使用多个按钮来代表不同选项,但这样会使界面显得杂乱。更紧凑的解决方案是使用单选框和复选框。它们都能向用户展示选项,并提供视觉反馈,让用户知道自己选择了哪些选项。二者的主要区别在于:单选框组中,用户一次只能选择一个单选框;而复选框则允许用户同时选择零个或多个选项。

2. 单选框的使用
2.1 创建和添加单选框

在Interface Builder中,单选框被视为表格中的单元格。创建单选框组的步骤如下:
1. 从对象库中拖动“Radio Group”对象到用户界面。默认情况下,“Radio Group”对象会创建一个包含两个单选框的矩阵。
2. 若要添加或移除单选框,可以按照以下步骤操作:
- 点击要修改的“Radio Group”,其边缘会出现操作手柄。
- 选择“Tools ➤ Attributes Inspector”。
- 点击“Rows”或“Columns”文本框旁边的上下箭头。点击向上箭头可添加一行或一列单选框,点击向下箭头则移除一行或一列。

如果需要显示奇数个单选框,可以将一个或多个单选框设置为透明,使其不显示。具体步骤为:
1. 双击要隐藏的单选框,该单选框会高亮显示。
2. 选择“Tools ➤ Attributes Inspector”。
3. 选中“Transparent”复选框。
4. 点击另一个单选框,指定为透明的单选框将消失。若要使其再次可见,重复上述步骤,但在第3步中清除“Transparent”复

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稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向技术应用,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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