2、并发程序的静态分析:从离散Petri网到连续Petri网及微分方程模型

并发程序的静态分析:从离散Petri网到连续Petri网及微分方程模型

1. 资源模型中的过程循环

在资源共享模型里,存在一种特殊的循环结构,被定义为过程循环。一个地方/转换循环若满足特定条件,就可称作资源模型的过程循环。这些条件如下:
- 循环中的转换有三种类型:
- 内部转换:具有一个输入弧和一个输出弧。
- 输出转换:有一个输入弧和两个输出弧,其中一个输出弧用于构建循环,另一个用于循环的输出。
- 输入转换:有两个输入弧和一个输出弧,一个输入弧用于构建循环,另一个用于循环的输入。

每个过程在资源共享模型中由一个或多个过程循环组成,这取决于该过程是否有可替代的所需资源。

2. 从离散Petri网到连续Petri网
2.1 离散Petri网

离散Petri网中,位置的标记数为整数。当一个转换的每个输入位置都有标记时,该转换被启用。启用的转换通过从每个输入位置移除一个标记,并向每个输出位置添加一个标记来触发。若一个转换永远无法启用,则称为死转换。若存在一系列转换触发能从初始标记到达某个标记,则该标记是可达的。离散Petri网通过连续触发启用的转换,生成一个图,其节点为可达标记,边表示转换触发。这种Petri网能使程序的属性保持一致,特别是死锁属性。

程序经转换后可表示为多个通过输入/输出位置相互交互的过程循环。每个过程循环有一个起始状态,即从开始只有一个位置有标记。执行时,若一个位置有标记,则过程当前处于该位置的状态;否则,不在该状态。每个输入/输出位置可能有大量标记,表明数据在缓冲区等待处理。

例如,一个过程循环有位置p1、p2等,在转换t1处有一个输

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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