javascript数组——数组的创建

本文深入探讨了JavaScript数组的基本概念、创建方式、特性和应用实例,包括数组的类型、索引、动态调整、创建方法及多种使用场景。

1.数组:

   (1).javascript中的数组是无类型的,同一数组中的元素可以有不同的类型;

   (2).数组的索引是从0开始的,基于32位整数,最大可至232-2(4294967294);

   (3).数组是动态的,根据需要自动增长或减少,无需事先声明大小;

   (4).数组可以是稀疏的,数组中的索引不一定是连续的,可以有空缺;

   (5).数组的原型为Array.prototype。

2.数组的创建:

   (1).数组直接量:

       a. 同一数组中的元素可以任意类型的(包括表达式在内)。

           比如:

 var a=1;
 var arr=[true,"arr",1.1,a+1];//arr=[true,"arr",1.1,2]
       b.省略数组直接量中的某值,会被赋予undefined。

           比如:

 var arrA=[1,,3];//arrA=[1,undefined,undefined,3]
 var arrB=[,,];//arrB=[undefined,undefined]
   (2).构造函数Array创建:
       a.调用时没有参数:

          比如:

 var arr=new Array();//等价于数组直接量[]
       b.调用时有一个数值参数,用来指定数组的长度:

           比如:

 var arr=new Array(5);//长度为5的数组
           注意:此时数组中没有存储值,甚至索引属性都未定义。所以,若输出arr[i],结果为undefined。

        c.调用时,显式指定多个数值元素:

            比如:

 var temp=1.1;
 var arr=new Array(5,true,"arr",temp+1);//arr=[5,true,"arr",2.1]




    


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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