chkzi2对象类型不对

huruihappy 2009-04-23 12:27:03
s.asp

<scrpit LANGUAGE="vbScript" >

Function CheckExp(patrn, strng)
Dim regEx, Match
Set regEx = New RegExp
regEx.Pattern = patrn
regEx.IgnoreCase = true
regEx.Global = True
Matches = regEx.test(strng)
CheckExp = matches
End Function


Function chkzi2(f_Str)
if Not IsNull(f_Str) Then
if CheckExp("^[^\u4E00-\u9FA5]+$", f_Str)=True then
chkzi2=False
Else
chkzi2=True
End If
End If
End Function
</script>
判断 输入的字符是否包含中文

调用这个函数 判断 输入的字符是否包含中文
有中文则跳1个链接,没中文则跳到另外1个连接。
但是怎么调用者个老提示 chkzi2对象类型不对

<% if chkzi2(request("q")) then %>
<FRAME class=a src="http://www.google.com/search?hl=en&q=<%=request("q")%>&start=0&num=10" name=popforum bordercolor="#3E77B3" target="right">
<% else %>
<FRAME class=a src="http://www.google.com/search?hl=zh-CN&ie=GB2312&q=<%=request("q")%>&start=0&num=10" name=popforum bordercolor="#3E77B3" target="right">
<% end if %>
...全文
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hookee 2009-04-23
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要指定是服务器端脚本
<scrpit LANGUAGE="vbScript" runat="Server">
或者
<%Function CheckExp(patrn, strng)
...
%>
内容概要:本文围绕先进PID控制算法(自抗扰控制ADRC,包含跟踪微分器TD和扩张状态观测器ESO)在永磁同步电机(PMSM)发电控制系统中的应用展开研究,通过Matlab/Simulink平台构建完整的仿真模型,将ADRC的核心模块融入传统PID控制架构,以提升系统对内外部干扰的抑制能力及动态响应性能。研究重点在于优化控制器结构,增强电机在负载突变、参数摄动等复杂工况下的运行稳定性与控制精度,并通过大量仿真实验验证所提方法在抗干扰性、响应速度和稳态精度方面相较于传统PID控制的显著优越性;同时深入分析TD的微分提取能力与ESO对外部扰动及内部未建模动态的实时估计与补偿机制,系统阐述ADRC在高精度电机控制中的工程适用价值。; 适合人群:自动化、电气工程、控制科学与工程等相关专业的硕士、博士研究生及科研人员,以及从事新能源发电、电动汽车驱动、工业自动化等领域的工程技术人员;需具备扎实的自动控制理论基础、现代控制方法认知及熟练的Matlab/Simulink仿真能力。; 使用场景及目标:①作为高校与科研院所开展先进控制算法教学与科研项目的仿真验证平台,支持ADRC与传统PID、滑模控制、模糊控制等方法的性能对比分析;②应用于永磁同步电机控制系统的设计与优化,尤其适用于风力发电、伺服系统、电动汽车电驱系统等对动态性能与鲁棒性要求严苛的高精尖领域;③为工业界提供一种切实可行的技术路径,用以提升电机驱动系统的抗扰能力与控制品质,推动先进控制理论的工程化落地。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与Simulink模型进行同步仿真操作,深入理解ADRC中各功能模块(TD、ESO、非线性状态误差反馈律)的工作原理与协同机制,重点关注控制器参数整定方法、扰动观测效果及仿真结果的量化分析,从而实现从理论理解到实践应用的完整闭环,助力科研创新与工程优化。
内容概要:该文档是一套面向科研人员的综合性技术资源集合,系统整合了综合能源系统、电力市场、虚拟电厂、需求响应、鲁棒优化、微电网调度、智能优化算法(如粒子群、遗传算法、鲸鱼优化等)、路径规划(无人机、机器人)、电力系统控制与稳定性分析、储能配置、负荷预测、信号处理及深度学习等多个前沿领域的Matlab/Simulink/Python代码实现与仿真研究。资源不仅涵盖大量可复现的科研案例与算法模型,还强调“借力”与“创新”并重的科研思维,倡导通过成熟技术加速研究进程,并为学术论文复现、课题攻关及竞赛项目提供坚实的技术支撑。; 适合人群:具备一定编程基础和科研能力的硕士、博士研究生及高校科研人员,尤其适用于从事电气工程、自动化、能源系统优化、人工智能应用、控制科学与工程等相关领域的研究人员。; 使用场景及目标:①为科研项目提供高效、可靠的算法原型与代码参考,缩短仿真开发周期;②支持高水平学术论文的复现与改进,提升研究成果的可信度与创新性;③辅助参与数学建模竞赛、工程优化设计等实际任务,提供经过验证的技术解决方案。; 阅读建议:建议读者结合自身研究方向,按照目录结构循序渐进地学习,优先研读相关模块内容,并通过提供的网盘链接下载完整代码进行调试与实验,注重理解算法原理与其在真实场景中的应用逻辑,实现理论与实践的深度融合。

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