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AB模型，基于petri.zip，使用matlab stateflow和matlab进行petri网的实现。

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简介：
以下几篇文章详细阐述了佩特利网（Petri网）以及Stateflow的 fundamental principles，并提供了在MaⅡab环境中模拟Petri网的具体方法。特别地，以混合Petri网模型为例进行了深入说明，同时，通过对仿真实验结果的分析，对佩特利网的性能进行了初步的评估和考察。

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  • 基于Stateflow的Petri网仿真技术研究
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    本研究探讨了利用Stateflow工具进行Petri网仿真的方法和技术，旨在提升复杂系统模型的分析与设计效率。 Stateflow是MATLAB环境下与Simulink整合的工具箱，专门用于复杂响应系统和事件驱动系统的仿真。通过使用该工具对Petri网模型进行仿真，提出了一种资源分类方法，在Petri网中根据资源流通方式将其分为循环资源、非循环资源及隐性资源，并结合变迁的数量和激活方式给出了从一个已知的Petri网构造其相应Stateflow的具体规则与步骤。最后通过某个汽车冲压单元建模的例子进行了说明，展示了所提出的仿真方法具有使用简单、通用性强以及扩展性好的特点。
     
  • 使用Matlab进行模型绘图
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    本教程介绍如何利用MATLAB软件绘制各类科学与工程模型的图形，涵盖基础绘图命令及高级可视化技术。 用MATLAB的patch函数绘制兔子，只需将下面的地址改为本地地址即可： load C:\Users\Admin\Documents\MATLAB\ver.txt load C:\Users\Admin\Documents\MATLAB\face.txt
     
  • 使用Stateflow进行计时器模拟-Simulink/Stateflow入门指南
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    本指南详细介绍如何运用Simulink和Stateflow工具箱中的Stateflow模块来创建计时器模型，适合初学者掌握基础操作与技巧。 使用Stateflow模拟计时器的工作流程包括建立状态机图、Simulink图，并设置事件和数据。下面是对这一过程的简要介绍。 首先，在创建计时器模型的过程中，需要设计一个详细的状态机来描述不同时间段内的行为变化。这一步骤中会定义各种可能发生的内部或外部触发事件以及它们之间的转换规则。 接下来是构建Simulink图部分，它允许用户通过图形界面直观地表示系统组件及其相互作用关系，并支持将Stateflow状态机与实际硬件模型集成在一起进行联合仿真测试。 在完成上述两步之后还需要配置相关的输入输出信号、定时器参数等信息以确保整个系统的正确性和有效性。通过对这些设置的精确调整，可以实现对计时功能的高度自定义和优化。 总的来说，《Stateflow动态仿真简介》涵盖了从基础概念到实际应用操作的一系列知识要点和技术细节，在学习过程中能够帮助读者更好地理解和掌握如何利用MATLAB/Simulink工具链来开发复杂的嵌入式控制系统或算法模型。
     
  • Stateflow逻辑系统的建模（使用MATLAB和SIMULINK）.pdf
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    本PDF文档深入探讨了如何利用MATLAB与Simulink工具构建复杂的Stateflow逻辑系统，适用于工程师及科研人员学习与应用。 STATEFLOW逻辑系统建模 作者：张威 出版社：西安电子科技大学出版社 图书目录： 第1章 概述 1.1 MATLAB产品简介 1.2 基于模型的设计思想 1.2.1 系统设计的基本过程 1.2.2 传统设计手段的缺陷 1.2.3 基于模型的设计优势 1.3 Simulink回顾 1.3.1 创建Simulink模型 1.3.2 参数设置与Model Explorer 1.3.3 创建子系统 1.4 Stateflow概述 1.5 安装配置Stateflow 1.6 本章小结 第2章 创建状态图 2.1 Stateflow编辑器 2.1.1 创建Simulink模型 2.1.2 Stateflow编辑器概览 2.2 创建和编辑状态图 2.2.1 插入图形对象 2.2.2 编辑图形对象外观 2.3 本章小结 第3章 状态图的仿真 3.1 状态图的基本概念 3.2 事件 3.2.1 添加事件 3.2.2 使用多个输入事件 3.2.3 默认转移的注意事项 3.3 数据对象 3.3.1 添加数据对象 3.3.2 数据对象的属性 3.3.3 使用非标量的数据对象 3.3.4 设置数据对象的数据类型 3.4 状态图的更新模式 3.5 Stateflow模型查看器 3.5.1 启动Stateflow模型查看器 3.5.2 查看并修改对象属性 3.5.3 增加新的非图形对象 3.6 本章小结 第4章 流程图 4.1 转移冲突 4.1.1 转移冲突的产生与默认处理 4.1.2 用户自定义检测次序 4.2 流程图的创建 4.2.1 常用逻辑结构模型 4.2.2 流程图的回溯现象 4.2.3 流程图应用实例 4.3 图形函数 4.3.1 状态中的流程图 4.3.2 创建图形函数 4.3.3 应用实例 4.4 Stateflow调试器 4.4.1 启动调试器 4.4.2 设置断点 4.4.3 调试过程 4.5 本章小结 第5章 有限状态系统——层次化建模 5.1 状态图回顾 5.2 状态动作深入 5.2.1 状态动作的分类 5.2.2 动作的执行次序 5.2.3 在动作中使用事件 5.3 层次化建模 5.3.1 层次化模型的构成 5.3.2 层次化状态图的转移 5.3.3 历史节点 5.3.4 内部转移 5.3.5 层次化模型的转移检测优先权 5.3.6 本地数据对象 5.4 子状态图 5.4.1 使用组合的状态 5.4.2 创建子状态图 5.4.3 子状态图的超转移 5.5 Stateflow查询工具 5.6 本章小结 第6章 有限状态系统——并行机制 第7章 Stateflow Coder目标编译 第8章 可复用图形结构 第9章 Stateflow API 附录A MATLAB可用的LaTex字符集 附录B Stateflow对象层次 附录C Stateflow语法小结 附录D Stateflow动作语言 附录E Embedded MATLAB语言 附录F SimEvents简介 参考文献
     
  • 使用MATLAB实现ARIMA模型
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    本文章介绍了如何利用MATLAB软件进行ARIMA（自回归整合移动平均）模型的建立与应用，为时间序列分析提供了一种强大的工具。文中详细解释了参数设定、模型拟合及预测过程，并通过实例展示了实际操作步骤，使读者能够快速掌握ARIMA模型在MATLAB中的实现方法。 请帮我用MATLAB编写一个代码来使用ARIMA模型拟合某学校从7月到12月的呼吸性传染病感染人数数据，并预测未来的人数变化。具体的数据如下：59, 63, 82, 78, 123, 和90。
     
  • Petri网模型
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    Petri网是一种图形化的描述系统行为的方法，用于分析和设计复杂的分布式系统、并行计算以及制造系统的调度等。 对Petri网的总体介绍适合新手入门。Petri网是一种图形化的数学工具，用于描述、分析以及模拟各种系统的并发行为与动态特性。它在计算机科学中应用广泛，特别是在系统建模、软件工程及分布式计算等领域有着重要作用。通过学习Petri网的基础概念和基本操作规则，初学者可以更好地理解复杂系统的工作原理，并掌握如何利用这一模型来解决问题或优化现有流程。
     
  • 使用MATLAB进行灰色模型预测
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    本简介探讨了利用MATLAB软件平台实施灰色模型（GM）预测技术的方法和步骤。通过构建数学模型来分析小样本数据集的趋势与规律，以实现对未来情况的有效预测。这种方法在工程、经济等领域具有广泛应用价值。 添加了注释后即可获取数据并使用。这是MATLAB的实现源代码。
     
  • 利用Matlab与Simulink进行风电并网模型仿真的实现.rar
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    本资源提供了一套使用Matlab及Simulink软件搭建和仿真风力发电系统并网过程的方法和技术，包括详细的建模步骤和参数设置。 1. 资源内容：有功功率控制器用于调节频率，而无功功率控制器则负责调整电压并提供所需的无功功率。电网模型包括一个无限大电源（120 kV），一台同步电机（容量为 150 MVA），以及两个不同类型的负荷（分别为90e6和30e6），还包括type_I、DFIG及基于PMSG的风力发电厂。 2. 代码特点：采用参数化编程，方便修改参数；代码逻辑清晰，并配有详细注释。 3. 适用对象：该资源适用于计算机科学、电子信息工程以及数学等相关专业的大专院校学生，在课程设计、期末大作业和毕业设计中可以使用此仿真源码进行学习与研究。
     
  • 使用MATLAB进行kmeans聚类实现
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    本项目介绍如何利用MATLAB软件执行K-means聚类算法，旨在为数据分析和机器学习初学者提供一个实践指导，帮助理解并应用此基础但强大的数据分类技术。 在数据分析与机器学习领域里，聚类技术被广泛使用以识别数据集中的相似样本，并将它们归入不同的组即“簇”。K-Means算法是实现这一目标的经典方法之一，由于其简洁性和高效性，在众多行业中都有应用。MATLAB提供了内置的kmeans函数，使用户能够轻松地在该软件环境中实施聚类分析。 理解K-Means算法的核心在于它假设数据分布为凸形且簇内差异较小而簇间差异较大。通过迭代过程来优化这些中心点的位置以最小化每个样本到其所属簇心的距离为目标。具体步骤包括： 1. 初始化：选择K个初始质心。 2. 分配：根据距离最近原则，将所有数据分配给相应的质心。 3. 更新：计算各簇中所有样本的平均值作为新的中心点。 4. 检查迭代条件：如果新旧质心位置不变或者达到最大迭代次数，则停止；否则返回步骤2。 使用MATLAB进行K-Means聚类，一般包含以下环节： 1. 数据预处理：加载数据并执行标准化或归一化操作以确保不同特征间的可比性。 2. 函数调用：通过`kmeans(X, K)`函数来执行聚类过程。其中X代表输入的数据矩阵（每一行表示一个样本），K为期望的簇数，该函数返回每个样本所属的簇标签以及最终确定的所有质心位置。 3. 参数设置：可以利用各种选项来自定义算法的行为，比如设定最大迭代次数、选择不同的距离测量方式等。例如通过`statset(MaxIter, maxiter)`来指定允许的最大迭代轮次为maxiter。 4. 结果分析：结合返回的簇标签与原始数据进行深入解析，并可以通过绘制二维或高维空间中的散点图，利用颜色区分不同类别来进行直观展示。 在实际操作中，通常会在一个名为`main.m`的脚本段落件里编写上述步骤的具体实现代码。此外，也可能存在一份文档用于解释算法原理、提供详细的代码说明或是分析实验结果等信息。 总之，在MATLAB环境中使用kmeans函数可以快速有效地对大规模数据集执行聚类任务，并揭示潜在的数据结构和模式。实践中需要根据具体的应用场景及数据特性调整参数设置以达到最佳的分类效果。
     
  • Matlab Petri网工具包-Petri Net Toolbox for MATLAB
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    Petri Net Toolbox for MATLAB是一款专为Matlab设计的插件，提供强大的Petri网建模、仿真和分析功能，适用于系统工程与计算机科学领域。 本段落介绍了Petri Net Toolbox软件，在MATLAB 6.5及以上版本中使用该工具可以构建五种类型的Petri网（包括无时间、转换定时、位置定时、随机及广义随机类型）。此外，此工具箱配有用户友好的图形界面，并支持三种模拟模式，其中一些模式可配合动画展示。