第7章.行为建模jiao
行为建模
简单延时
中使用简单延时（ 延时 施加激励， 延时） 在test bench中使用简单延时（#延时）施加激励，或在行为模型中模拟 中使用简单延时 实际延时。 实际延时。
module muxtwo (out, a, b, sl); input a, b, sl; output out; reg out; always @( sl or a or b) if (! sl) #10 out = a; // 从a到out延时10个时间单位 out延时10个时间单位 延时10 else #12 out = b; //从b到out延时12个时间单位 从 out延时12个时间单位 延时12 endmodule
RTL描述举例 描述举例
下面的RTL例子中只使用单个边沿敏感时序控制。
module dff (q, qb, d, clk); output q, qb; input d, clk; reg q, qb; always @( posedge clk) begin q = d; qb = ~d; end endmodule
行为建模
学习内容： 学习内容：
• 行为建模的基本概念 • Verilog中高级编程语言结构 中高级编程语言结构 • 如何使用连续赋值
第七章 行为级建模双语版
2
Main contents本章学习目标
• Explain the significance of structured procedures always and initial in behavioral modeling.
• 掌握结构化过程always和initial在行为级建模中的方法。 • Define blocking and nonblocking procedural assignments. • 掌握阻塞（blocking）和非阻塞（non-blocking）过程性赋值语句
• 提供的Verilog设计人员描述一个算法的方式设计功能的能力 。换言之，设计者描述的电路的行为。因此，行为建模表示 电路的抽象一个非常高的水平。
• Design at this level resembles C programming more than it resembles digital circuit design.
• 与C语言不同，Verilog在本质上是并发而非顺序的。 Verilog中的各个执行流程（进程）并发执行，而不是顺序执 行的。每个initial语句和always语句代表一个独立的执行过程 ，每个执行过程从仿真时间0开始执行，并且这两种语句不 能嵌套使用。
QUST
2020/5/15
（8）
宋廷强 songtq@
• 这一点类似于Pascal语言中的begin和end块或C语言中的{ }语句块。例 7.1给出了使用initial语句的例子。
QUST
2020/5/15
（10）
宋廷强 songtq@
• Example 7-1 initial Statement
QUST
7.1.1 initial Statement
行为建模
行为建模（BMX）基础教程1、行为建模技术概述1.1什么是行为建模1.2行为建模的步骤2、创建分析特征2.1测量2.2模型分析2.3几何分析2.4自定义分析—UDA2.5关系3、敏感度分析4、可行性/优化分析5、行为建模实例一——动平衡问题6、行为建模实例二——容积，刻度问题（含用户自定义分析UDA）1、行为建模技术概述1.1什么是行为建模20 世纪60 年代在计算机广泛应用的基础上发展起来了一项新的技术—优化设计，它能大大的缩短设计周期，使设计精度得到显著提高，并且可以设计出用传统的设计方法所无法达到的最优方案。
而行为建模(Behavioral Modelin g)正是在Proe软件中引入优化设计的功能，其目的是使CAD软件不但能用于造型，更重要的是能用于智能设计，寻找最优的解决方案。
同时它也是一种参数化设计分析工具，在特定设计意图和设计约束前提下，经一系列测试参数迭代运算后，可以为设计人员提供最佳的设计建议。
Pro /E的行为建模模块可以对模型进行多种分析，并可将分析结果回馈到模型，并修改设计。
它通过把导出值（如质量分布）包含到参数特征中，再反过来使用它们控制和生成其它模型的几何图形。
举例来说，如果要设计一个容积为200ML的杯子，常规做法是先一一计算出杯子的相关尺寸，然后再进行建模。
而有了行为建模后，就可以先大致确定杯子的一些尺寸，确定变量（即可变化的尺寸），然后使用优化设计的方法对建立的模型进行优化，改变相关尺寸，最终使杯子的容积为200ML（设计目标）。
1.2行为建模的步骤使用行为建模技术，首先要创建合适的分析特征，建立分析参数，利用分析特征对模型进行如物理特性、曲线性质、曲面性质、运动情况等测量。
接下来，定义分析目标，通过分析工具产生有用的特征参数，经系统准确计算后找出最佳答案。
其具体过程如下图1所示。
此主题相关图片如下：分析特征属于基准特征的一种，其目的是对要设计优化或是可行的参数进行分析。
6-1、行为级建模2
邹毅文
E-mail: eric_1024@
2018/9/7
1
第七讲 行为建模
结构化的过程语句 时序控制 条件语句 分支语句
循环语句
顺序块和并行块 过程赋值语句 结构建模
2018/9/7
2
7.1
过程赋值语句
在initial语句或always语句中进行的赋值称为过程性赋值； 在过程赋值语句中表达式左边的信号必须是变量类型（如reg类型） 在过程赋值语句等式右边可以是任何有效的表达式，数据类型也没有 限制。 如果一个信号没有声明则缺省为wire类型。使用过程赋值语句给wire 赋值会产生错误。 例：
2018/9/7
13
阻塞赋值与非阻塞赋值的混合使用 实例：
2018/9/7
14
过程赋值的综合结果
//非阻塞赋值 module test1(a,b,c,clk); output b,c; input clk,a; reg b,c; always@(posedge clk) begin b<= a; c<= b; end endmodule
2018/9/7 15
过程赋值的综合结果
//阻塞赋值 module test1(a,b,c,clk); output b,c; input clk,a; reg b,c; always@(posedge clk) begin b = a; c = b; end endmodule
2018/9/7 16
module blocking; reg x, y, z; reg [15:0] reg_a, reg_b; integer counter; //所有的行为语句放在initial或always 块内 initial begin Time x=0; y=0; z=1; counter=0; 0 reg_a= 16'b0; reg_b=reg_a; Time 15 reg_a[2] = #15 1'b1; reg_b[15:13]= #10 {x, y, z}; counter=counter +1; #10 $stop; Time 25 end endmodule
基于大数据分析的行为建模和预测研究
基于大数据分析的行为建模和预测研究随着互联网的迅速发展，数据已经成为人类社会最重要的资源之一。
人们日常使用的各种设备和应用程序不断产生大量的数据，这些数据包含着人们的行为模式、用户偏好、社会趋势等重要信息。
如何利用这些数据，提高社会运行的效率和准确度，已经成为当前有关人工智能和数据科学领域的热门话题之一。
在这些领域中，以基于大数据分析的行为建模和预测研究为主题的研究也正逐渐兴起。
一、什么是行为建模行为建模是指对人类行为进行数学建模的过程。
这个过程主要包括两个方面。
一是我们需要从人们的实际行为中收集数据，并将这些数据进行处理和分析。
主要方法包括数据挖掘和机器学习等技术。
数据挖掘可以从大量数据中发现隐藏的信息和知识，而机器学习则可以在大量数据的基础上通过学习出模型和算法。
二是我们需要使用这些模型和算法对人类行为进行建模和预测，以便更好地理解和优化人类的行为。
二、基于大数据分析的行为建模的意义基于大数据分析的行为建模可以为社会运行提供很多帮助和指导。
它可以帮助企业和组织更好地了解他们的客户和用户，进行更加精准的营销和服务。
比如，在电商领域，我们可以使用用户的购物行为和历史数据来预测他们的购买意愿和消费预算，并使用这些预测结果为用户提供更好的推荐和个性化服务。
在医疗领域，我们可以使用患者的临床数据和治疗历史来预测疾病的发展和治疗效果。
这可以帮助医生更好地设计治疗方案和管理患者的健康状况。
除此之外，基于大数据分析的行为建模的应用还可以延伸到城市规划、能源管理、交通管理等各个领域。
通过对城市居民出行模式、电力消耗模式、交通拥堵情况等进行建模和预测，我们可以更好地规划城市发展，提高城市运行效率。
三、基于大数据分析的行为建模的研究方法基于大数据分析的行为建模是一个涉及多个学科和技术的研究领域。
它主要包括以下几个方面的内容。
1. 数据来源的选取行为建模首先需要从已有数据中提取出相关信息，用于后续的建模和预测。
数据的来源决定了后续建模和预测的可靠程度和精度。
行为建模
Pro/Engineer与发动机设计行为建模ver.12009年11月26日李睿Copyright ©MarcoLRU内容I.综述II.设计原则III.综合实例1.酒杯2.极值3.连杆与缸套干涉检查《Pro/Engineer与发动机设计》操作篇李睿2综述á什么是行为建模行为建模是一种建模技术。
在设计产品时，综合考虑产品所要求的功能行为、设计背景和几何图形。
它采用知识捕捉和迭代求解的智能化方法，使工程师可以面对不断变化的要求，追求高度创新的、能满足行为和完善性要求的设计。
á行为建模技术的强大功能体现¾智能模型¾目标驱动式设计工具¾开放式可扩展环境综述¾智能模型捕捉设计和过程信息以及定义一件产品所需要的各种工程规范。
它是一些智能设计，提供了一组远远超过传统核心几何特征范围的自适应过程特征。
这些特征有两个不同的类型，一个是应用特征，它封装了产品和过程信息；另一个是行为特征，它包括工程和功能规范。
自适应过程特征提供了大量信息，进一步详细确定了设计意图和性能，是产品模型的一个完整部分，它们使得智能模型具有高度灵活性，从而对环境的变化反应迅速。
《Pro/Engineer与发动机设计》操作篇李睿4综述¾目标驱动式设计工具优化每件产品的设计，以满足使用自适应过程特征从智能模型中捕捉的多个目标和不断变化的市场需求。
同时，它还能解决相互冲突的目标问题，采用传统方法不可能完成这一工作。
由于规范是智能模型特征中固有的，所以模型一旦被修改，工程师就能快速和简单地重新生成和重新校验是否符合规范，也即用规范来实际地驱动设计。
由于目标驱动式设计能自动满足工程规范，所以工程师能集中精力设计更高性能、更多功能的产品。
在保证解决方案能满足基本设计目标的前提下，工程师能够自由发挥创造力和技能，改进设计。
综述¾开放式可扩展环境开放式可扩展环境是行为建模技术的第三大支柱，它提供无缝工程设计工程，能保证产品不会丢失设计意图。
行为建模过程
下面为转贴内容：作为一个产品开发设计师，我们能够看到目前国内的设计同行们一直处在抄袭，临摹的尴尬时期。
许多老资历的企业和设计师追求经济效益和简单性。
而牺牲了自我创新，同时设计和临摹的产品也存在诸多缺陷和隐患。
我谈谈我目前是怎么设计开发或者说是临摹一个产品的思想和方法。
或许对各位有所帮助。
我日常工作中一般是一个人完成一套产品也有时候是几个人同时完成，为了方便调整修改数据以及和同事之间的配合我们需要一套骨架，在我这个开发部我们做的骨架是一个含有曲面，基准，定位，等各个要求的一个骨架，骨架主要是采用上下文设计理念，利用部件间关系式来驱动骨架中各个要素的方位，骨架自身是一个装配件。
我们把骨架中一部分的零件发放给其他设计师，每个零件都划分好一个区域，限制设计师的部分设计体积。
其他设计师则继续采用装配的上下文设计技术，利用参照应用，部件关系式等来驱动他们手里的自装配。
直到大家工作完成，将各自的PRT共享，总工程师则直接利用引用这些PRT，组合成完整的装配整件，接着进行可行性分析，这个时候总工程师可以根据需要调整骨架各驱动参数，因为从骨架到自装配的设计完全是利用各种参数手段控制，这个时候的总工程师不需要通过其他设计师就可以完成后续调整。
当然，在实际设计中，骨架可能存在不确定性，有可能总工程师每隔一段时间就在调整骨架参数，由于利用共享手段，总工程师的每个修改动作会自动直接的体现在各个设计师的电脑前，部分参数完全自动修改。
大大提高了效率和准确。
缩短了沟通时间。
这个协同设计过程中，其实还有很多技术手段穿插在整个子装配的设计中。
设计中很重要的一个因素是参数的准确，参数准确与否我们可以通过分析来知道我们设计的零件尺寸是否准确，拔模角度，曲率半径，间隙干涉，静力变形等等分析手段就是用来完善我们的设计的，因此整个设计过程中应该根据需要穿插了各种分析，而不是完成产品后利用实物样品来实验分析，那样周期太长，修改困难等等。
既然我们设计过程中穿插了分析，在设计初期就知道了产品的缺陷，那我们该怎么完善我们的产品设计方案呢？一个个参数变换了再次分析那是不现实的。
第-五讲--行为建模PPT课件
西安邮电学院通信工程系
格式: begin: 块名 … end 或 fork：块名 … join
第五讲 行为建模
过程的时序控制
西安邮电学院通信工程系
在过程块中可以说明过程时序。过程时序控制有三类： ❖ 延时执行：#delay， 延迟指定时间步后执行语句 ❖ 边沿敏感事件的时序控制：@(<signal>)
第五讲 行为建模
有名块
有名块的块名作用： ❖ 便于实现对块语句的有效控制 用disable语句终止或提前结束有名块的执行过
程 ❖ 允许在块内引入局部变量 只在块内起作用的变量 变量名可以和块外的其他变量名相同 一定是寄存器类 例： begin: SEQ_BLK
reg[3:0] sat sat = mask & data; ff = ^sat; end
❖ Verilog的行为建模是用一系列以高级编程语言编写的并行的、动态的过
程块来描述系统的工作。
D触发器行为
在每一个时钟上升沿，
若Clr不是低电平，
ห้องสมุดไป่ตู้
置Q为D值，
置Qb为D值的反
无论何时Clr变低 置Q为0， 置Qb为1
第五讲 行为建模
西安邮电学院通信工程系
过程块(procedural)
❖ 过程块是行为模型的基础。一个模块中可以有多个过程块，过程块有两种：
第五讲 行为建模
西安邮电学院通信工程系
行为建模(描述）
❖ 行为级描述是对系统的高抽象级描述。在这个抽象级，注重的是整个系 统的功能而不是实现。
❖ Verilog有高级编程语言结构用于行为描述，包括：initial, always,@, wait, for, while, if else, case 和 forever 等。
行为建模教程
行为建模（BMX）教程（2）by sgjunfeng目录1、行为建模技术概述 ........................................................................ 错误！未定义书签。
1.1什么是行为建模........................................................................ 错误！未定义书签。
1.2行为建模的步骤........................................................................ 错误！未定义书签。
2、创建分析特征................................................................................ 错误！未定义书签。
2.1测量 ........................................................................................... 错误！未定义书签。
2.2模型分析 ................................................................................... 错误！未定义书签。
2.3几何分析 ................................................................................... 错误！未定义书签。
2.4自定义分析—UDA..................................................................... 错误！未定义书签。
2.5关系 ........................................................................................... 错误！未定义书签。
人类行为建模及其应用
人类行为建模及其应用一、引言人类行为建模是指将人类行为进行量化、描述和理解，并将其转化为计算机可识别的模型和算法的一种方法。
它是人机交互和人机智能领域中最重要的研究方向之一。
人类行为建模的研究已经涉及了心理学、计算机科学、机器学习、人工智能、社会学等多个学科领域。
本文将介绍人类行为建模的基本概念、模型类型以及应用，以期能够有助于读者深入了解和掌握这一领域的技术和应用。
二、人类行为建模的基本概念1. 人类行为模型人类行为模型是指将人类行为进行抽象与建模，将人类行为转换为计算机可识别的形式。
人类行为模型可以帮助我们更好地研究人类行为的规律和特点，进而提供更加准确和智能的人机交互服务。
2. 人类行为数据人类行为数据是指通过各种传感器、记录设备、问卷调查等技术手段获取的人类行为的实时或离线数据。
这些数据可以作为人类行为建模的原始数据，帮助我们更好地进行建模和预测。
典型的人类行为数据包括语音、动作、社交网络、购物等相关数据。
3. 人类行为建模人类行为建模是指将人类行为数据进行分析、分类、聚类等处理，建立出数学模型以预测、识别和控制人类行为，以进一步提升人机智能和人机交互的质量。
三、人类行为建模的模型类型1. 基于规则的模型基于规则的模型是测试一个人行为是否符合某种规则的经典方法。
该方法有助于指导人机交互的开发和调整。
比如，我们可以使用基于规则的方法来设置语音识别系统的触发条件和响应规则，以便更好地与人类用户进行语音交互。
2. 基于贝叶斯网络的模型基于贝叶斯网络的模型是使用概率论方法来对人类行为建模。
该方法充分考虑了人类行为事件的随机性和复杂性，帮助我们更好的进行人类行为推理、分类、识别等操作。
基于贝叶斯网络的模型已经被广泛应用在人类行为预测、智能诊断等方面。
3. 基于深度学习的模型基于深度学习的模型是使用神经网络等技术对人类行为进行建模和预测。
该模型使用大量标注数据进行训练，包括视频数据、语音数据、人体动作数据等。
行为模型
6
reg_a=16’b0;reg_b=reg_a; //設定向量初始 #15 reg_a[2]=1’b1: //在延遲後選擇位元指定 #10 reg_b[15:13]={x,y,z} //指定連結的結果至向量部分指定 count=count+1; //指定至一個整數(遞增) end
7
無阻礙指定(Nonblocking 7.2.2 無阻礙指定(Nonblocking Assignments) 無阻礙指定的運算符號是“<=” 。 範例7-7 無限定指定 reg x,y,z; reg [15:0]reg_a,reg_b; integer count; //所有行為模式敘述，必須在initial或always區塊內。 initial begin x=0;y=1;z=1; //純量指定 count=0; //指定變數至整數變數
範例中，count_enable的值是一直被監控的。 如果count_enable是0，這個敘述將不會被執行。 如果是1，敘述將在20個時間單位後執行。 如果count_enable停在1的位準，則每隔20個間，單位count 都會加1。
19
條件敘述(Condition 7.4 條件敘述(Condition Statements) 條件敘述依照條件成立與否，決定是否執行某敘述或執行其他 敘述，其關鍵字為if和else。 //型1條件敘述，無else敘述，敘述可能被執行，或不被執行。 if (<expression), true_statement ; //型2條件敘述，一個else敘述， //true_statement 或 false_statement 其中一個會被執行。 If (<expression), true_statement;else false_statement; //型3條件敘述，巢狀 if-else-if。 //多個敘述擇一，僅有一個敘述被執行。 if (<expression1) true_statement1 ; else if (<expression2>), true_statement2 ; else if (<expression3>), true_statement3 ; else default_statement ;
ProMECHANICA行为建模
参数说明
体积 表面积 质量 主惯性矩（最小） 主惯性矩（中间）
默认基准名称
INERTIA_3
主惯性矩（最大） 重心的X坐标 重心的Y坐标
重心的Z坐标 CSYS_COG_entid PNT_COG_entid
Model Mass Properties (模型质 量属性)
XCOG YCOG
ZCOG
MP_IXX
CSYS_XSEC_ COG_entid PNT_XSEC_C OG_entid
One-Sided Paris Clearance （对间隙）
ONE_SIDE_VOL CLEARANCE
N/A
PNT_FROM_e INTERFERENCE_STATUS 干涉状态（0或1） ntid PNT_TO_entid INTERFERENCE_VOLUME 干涉体积
6.1 测量分析特征_Measure
使用测量功能在模型上进行测量，并 且可将测量结果创建为可用的参数，进而 产生分析基准特征，并在模型树中显示。
测量功能
测量项目 默认参数名称 参数说明 默认基准名称 Curve Length LENGTH N/A 长度 PNT FROM_entid Distance DISTANCE 距离 PNT TO_entid Angle ANGLE N/A 角度 Area ARER N/A 面积
2. 行为建模器的特性
行为建模器的运作过程包括三项特性：
Smart Models 聪颖模型，内含工程智能。利用全新的特征基础 的建模技术，能够捕捉几何、规格、设计意图等 知识进行设计。 Objective-Driven Design 目标驱动设计，即使面临许多的设计变量、限制 条件与设计准则，工程师仍可获得最佳化的解决 方案。 Open Extensible Environment 开放型的延伸环境，能轻易与外部应用软件达成 双向沟通，确保设计模型自动反映出结果。
人类行为建模与行为分析研究
人类行为建模与行为分析研究人类行为是研究人类科学的一个重要方面，它涉及到人类在各种情境下和环境中的行为规律。
为了全面了解人们的行为特征和行为模式，需要借助行为建模和行为分析的方法。
该领域的研究逐渐受到国内外学界的广泛关注，学术界和产业界也日益重视这方面的研究。
行为建模是指通过观察和分析人们的行为，建立数学模型或描述性模型。
运用行为建模的方法，可以揭示人类行为的规律，帮助研究人员更好地理解人们的行为特征和模式。
在人类行为建模中，常用的模型有层次分析模型、系统动力学模型和人工神经网络模型等。
这些模型可以通过数学工具对数据进行处理，建立出量化的模型，去描述人们在特定情境下的行为过程。
层次分析模型是一种多目标和复杂决策问题的分析方法，是在对因素的权重进行定量分析之后，针对人们的行为特征建立的模型。
该模型大大提高了决策的准确性，可以用于客观地比较不同策略或决策的优劣，并且在市场分析和战略决策等方面也有广泛应用。
系统动力学模型是一种动态的、定量的行为模型，基于系统思维和系统动力学理论，通过扩展传统的控制科学方法，可以更好地解释人们在不同情况下的行为和决策。
系统动力学模型具有很强的适应性，可以适用于各种领域，不仅在学术研究，而且在公共政策制定、企业战略分析等方面也有重要作用。
人工神经网络模型是一种仿生模型，模拟了人类神经系统中神经元之间的相互作用，能够预测、分类和识别人类行为的特征。
该模型不仅可以建立模式识别和分类模型，还可以学习未知的关联性和规律性，因此在行为分析和随机控制等方面有广泛的应用。
与行为建模相比，行为分析更强调实证研究，强调对人类行为的现象学、描述和统计分析。
它采用定量分析的方法进行数据处理，通过对大量数据的分析，建立出客观真实的人类行为规律。
常用的分析方法有过程追踪分析、聚类分析和回归分析等。
过程追踪分析是指通过对事件序列化分析，揭示人类行为的历史发展和变化模式，从而识别行为规律。
由于该方法可以考察人们的过去和现在行为特征，因此对预测未来行为也有很大的帮助，被广泛用于金融市场、健康管理和社会科学等场合。
关于行为建模
关于行为建模“行为建模”包含一组执行模型的多种分析并将分析结果合并到模型中的工具。
“行为建模”能够实现按所需的解决方案来修改模型的设计。
使用“行为建模”工具可以完成下列工作：创建基于模型测量和分析的特征参数。
创建基于模型测量和分析的几何图元。
创建符合特殊要求的测量的新类型。
分析变量尺寸和参数改变时测量参数的行为。
自动查找满足所需的模型行为的尺寸和参数值。
分析指定设计空间内测量参数的行为。
行为建模的基本构建块如下:域点分析特征持续分析显示用户定义分析敏感度、可行性和优化研究优化特征多目标设计研究外部分析运动分析打开保存的分析单击“分析”(Analysis)>“保存的分析”(Saved Analysis)打开已保存的分析，然后使用“保存的分析”(Saved Analysis)对话框来执行下列操作：隐藏或取消隐藏任何保存的分析重新定义选定分析使用过滤器来选取要查看的分析类型删除已保存的分析持续显示Pro/ENGINEER 支持任何域点类型的持续显示（曲线分析、曲面分析或基于域点的用户定义分析）。
如果定义并保存了一个分析，那么这个分析的显示将留在屏幕上。
这个分析显示随着模型几何的改变而更新。
可通过单击“分析”(Analysis)>“保存的分析”(Saved Analysis)来关闭或打开已保存分析的持续显示。
注意：如果以着色模式显示该模型，那么显示的余辉可能是间歇的。
关于配置行为建模可通过设置配置文件选项来定制“行为建模”的某些方面。
“行为建模”的“帮助”提供了按字母顺序排列的配置选项列表。
每一选项包含如下信息：配置选项名称。
缺省和可用的变量或值。
缺省值为斜体。
描述配置选项的简单说明和注释。
设置行为建模配置选项1. 单击“工具”(Tools)>“选项”(Options)。
“选项”(Options)对话框打开。
2. 单击“仅显示从文件载入的选项”(Show only optionsloaded from file) 复选框，查看当前已载入的配置选项，或清除此复选框以查看所有的配置选项。
带你认识行为建模
带你认识行为建模带你认识行为建模一、行为建模的基本概念随着计算机技术和网络技术的发展，分布式仿真技术在军事、民用等领域得到了广泛的应用。
我们知道仿真是建立在建模的基础之上的，只有设计出反映研究对象的真实有效的模型，仿真结果才是可信的。
一般而言，可以将仿真中的计算机建模分为以下两种主要类型：一是数学模型（或物理模型）；二是行为模型。
前者主要反映研究对象的物理本质及其内在的工作机理，如系统的动力学模型、传感器模型、武器系统的火控模型和毁伤评估模型等，这一类模型的实现方法比较成熟，主要有连续系统的微分方程组或差分方程组建模、离散事件系统建模等，对于此类模型，相关的参考文献很多，这里不做过多的介绍。
下面，我们将重点讨论行为建模问题。
目前，计算机生成兵力（Computer GeneratedForces）建模已成为分布式仿真领域的一个重要研究方向，在民用领域又称为计算机生成人员（CGA）建模，其建模思想和实现方法、技术是一致的，只是应用方向不同。
那么，什么是CGF呢？它是指用计算机模型来实现参与仿真的作战人员或武器系统等仿真对象，其目的在于减少真实作战人员和武器装备的参与，降低系统的代价。
虽然它也包含上面介绍的数学模型的实现，但主要的研究工作都集中在行为建模方面。
所谓行为建模，按照美国国防部的定义，它是指“对在军事仿真中需要表示的人的行为或表现进行建模”。
由于仿真的规模越来越大，仿真对象的模型越来越复杂，原有的建模方法已无法满足当前的需求，尤其是在军用仿真领域，随着C~3I 系统的应用，仿真中行为建模的重要性日益突出。
二、行为建模的发展情况行为建模是人工智能技术在仿真领域的应用，由于军事、航空航天等领域的需求牵引，20世纪80年代以来，陆续出现了一些应用较为成功的典型建模环境和系统，如：1．由密歇根大学开发成功的基于符号表示和规则推理的Agent建模环境Soar，利用这一环境，可以建立行为模型的规则库和推理引擎，从而有效地实现行为建模。
数据科学中的用户行为建模方法
数据科学中的用户行为建模方法引言：在当今信息爆炸的时代，大量的数据被生成和收集。
这些数据不仅包含了用户的个人信息，还记录了用户在各种平台上的行为。
对这些数据进行分析和建模，可以帮助企业更好地了解用户，优化产品和服务，提升用户体验。
本文将介绍数据科学中的用户行为建模方法，探讨其应用和发展。
一、数据收集与预处理用户行为建模的第一步是数据收集与预处理。
数据可以来自各种渠道，如网站、移动应用、社交媒体等。
通常，数据包括用户的个人信息、浏览记录、购买记录等。
在数据收集之前，需要明确目标和需求，确定需要收集的数据类型和指标。
然后，对原始数据进行清洗、去噪和归一化处理，以便后续分析和建模。
二、描述性分析描述性分析是用户行为建模的重要步骤。
通过对数据进行统计和可视化分析，可以揭示用户的行为模式和趋势。
常用的描述性分析方法包括频率分析、时序分析、关联分析等。
频率分析可以计算用户的活跃度和使用频率，时序分析可以观察用户行为的变化趋势，关联分析可以发现不同行为之间的关联关系。
这些分析结果可以为后续的预测建模提供参考。
三、预测建模预测建模是用户行为建模的核心环节。
通过对历史数据的分析，可以建立预测模型，预测用户未来的行为。
常用的预测建模方法包括回归分析、时间序列分析、机器学习等。
回归分析可以建立用户行为与其他变量之间的关系模型，时间序列分析可以预测用户行为的时间趋势，机器学习可以根据历史数据训练模型，并应用到新的数据上进行预测。
这些方法可以帮助企业预测用户的需求和行为，制定相应的营销策略。
四、个性化推荐个性化推荐是用户行为建模的重要应用之一。
通过对用户历史行为的分析，可以为用户提供个性化的推荐服务。
常用的个性化推荐方法包括协同过滤、内容推荐、深度学习等。
协同过滤可以根据用户的历史行为和其他用户的行为进行相似性匹配，从而为用户推荐相似用户感兴趣的内容。
内容推荐可以根据用户的兴趣和偏好，为用户推荐相关的内容。
深度学习可以通过对大量数据的学习，挖掘用户的隐含兴趣和行为模式，实现更精准的个性化推荐。
第7章.行为级建模
第七章 行为级建模
本章学习目标
1. 结构化过程always和initial 2. 定义阻塞（blocking）和非阻塞（non-blocking）过程性赋值语句。 3. 理解行为级建模中基于延迟的时序控制机制。学习使用一般延迟、内嵌赋值延迟 和零延迟。 4. 理解行为级建模中基于事件的时序控制机制。学习使用一般事件控制、命名事件 控制和事件OR（或）控制。 5. 在行为级建模中使用电平敏感的时序控制机制。 6. 使用if和else解释条件语句。 7. 使用case，casex和casez语句讲解多路分支。 8. 理解while，for，repeat和forever等循环语句。 9. 定义顺序块和并行块语句。 10. 理解命名块和命名块的禁用。 11. 在设计实例中进行行为级建模。
常规事件控制
事件控制使用符号@来说明，语句继续执行的条件是信号的值发生变化、 发生正向跳变和负向跳变。关键字posedge用于指明正向跳变，negedge用 于指明负向跳变。
Page 17
7.3.2 基于事件的时序控制（续）
命名事件控制 Verilog语言提供了命名事件控制机制。用户可以在程序中声明event （事件）类型的变量，触发该变量，并且识别该事件是否已经发生。命名 事件由关键字event声明，它不能保存任何值。事件的触发用符号-> 表示； 判断事件是否发生使用符号@来识别。
每个initial语句和always语句代表一个独立的执行过程，每个执行过程从 仿真时间0开始执行，并且这两种语句不能嵌套使用。
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7.1.1 initial语句
所有在initial语句内的语句构成了一个initial块。initial块从仿真0时 刻开始执行，在整个仿真过程中只执行一次。 如果一个模块中包括了若干个initial块，则这些initial块从仿真0时刻开 始并发执行，且每个块的执行是各自独立的。 如果在块内包含了多条行为语句，那么需要将这些语句组成一组，一般是 使用关键字begin和end将它们组合为一个块语句；如果块内只有一条语句， 则不必使用begin和end。
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▪ 内嵌赋值延迟控制 除了可以将延迟控制置于赋值语句之前，还可以将它嵌入到赋值语句中， 放在赋值符的右边。这种延迟方式的效果与常规延迟赋值是完全不同的。
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▪ 零延迟控制 在同一仿真时刻，位于不同always和initial块中的过程语句有可能被同时计 算，但是执行（赋值）顺序是不确定的，与使用的仿真器类型有关。在这 种情况下，零延迟控制可以保证带零延迟控制的语句将在执行时刻相同的 多条语句中最后执行，从而避免发生竞争。但需要注意的是，如果存在多 条带有零延迟的语句，则它们之间的执行顺序也将是不确定的。
▪ Verilog包括两种类型的过程赋值语句：阻塞赋值和非阻塞赋值语句
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7.2.1 阻塞赋值语句
阻塞赋值语句使用“=”作为赋值符，在一个begin-end块中表现为串行行 为。
阻塞(Blocking)赋值方式( 如 b = a; ) ，其中b的值在赋值语句执行完后立刻 就改变的。
仿真0时刻执行 仿真时刻15执行 仿真时刻25执行
由仿真器临时保存。 2．对左值的赋值由仿真器调度到相应的仿真时刻，延迟时间由语句中内嵌的延迟值
确定。在本例中，对reg1的赋值需要等一个时间单位，对reg2的赋值需要等到时钟 信号下降沿到来的时刻，对reg3的赋值需要等一个时间单位； 3．每个赋值操作在被调度的仿真时刻完成。注意，对左侧变量的赋值使用的是由仿 真器保存的表达式“旧值”。在本例中，对reg3赋值使用的是reg1的“旧值”，而 不是在此之前对reg1赋予的新值，reg1的“旧值”是在赋值事件调度时由仿真器保 存的。
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▪ case语句类似于多路选择器，下面使用case语句实现四选一多路选择器。
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▪ case语句逐位比较表达式的值和候选项的值，每一位的值可能是0，1，x或 z。上例中只考虑0和1的情况，将x和z的情况归结为default。我们也可以将 这部分进行单独的说明，如下：
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▪ 使用非阻塞赋值来避免竞争 ▪ 采用阻塞赋值完成
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产生了竞争的情况：a = b和b = a，具体执行顺序的先后取决于 所使用的仿真器，因此这段代 码达不到交换a和b值的目的 。
在每个时钟上升沿到来的时候， 仿真器读取每个操作数的值， 进而计算表达式的值并保存在 临时变量中；当赋值的时候， 仿真器将这些保存的值赋予非 阻塞赋值语句的左侧变量。
尽量不要使用零延迟控制
具有零延迟，语句被最后执行，仿 真0时刻结束时，x和y的值都为1， 但它们的执行顺序是不确定的。
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7.3.2 基于事件的时序控制
▪ 在Verilog中，事件是指某一个寄存器或线网变量的值发生了变化。Verilog 提供了4种类型的事件控制：常规事件控制、命名事件控制、OR（或）事 件控制和电平敏感时序控制。
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7.2 过程赋值语句
▪ 过程赋值语句的更新对象是寄存器、整数、实数或时间变量。这些类型的 变量在被赋值后，其值将保持不变，直到被其他过程赋值语句赋予新值。
▪ 用法：
▪ 过程赋值语句的左侧值可以是： 1. reg，整型数、实型数、时间寄存器变量或存储器单元。 2. 上述各种类型的位选（例如，addr [ 0 ]）。 3. 上述各种类型的域选（例如，addr [ 31 : 16 ]）。 上面三种类型的拼接。
从这个例子中，我们可以看到用initial语句来生成激励波形作为 电路的测试仿真信号。
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7.1.2 always语句
▪ always语句包括的所有行为语句构成了一个always语句块。该always语句 块从仿真0时刻开始顺序执行其中的行为语句；在最后一条执行完成后，再 次开始执行其中的第一条语句，如此循环往复，直至整个仿真结束。
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7.5 多路分支语句— — casex/casez
▪ case语句还有两个变形：casex和casez。 ▪ casez语句将条件表达式或候选项表达式中的z作为无关值，所有值为z的位
也可以用“?”来代表，即对非x的位置 ▪ casex语句将条件表达式或候选项表达式中的x作为无关值。 ▪ casex和casez的使用可以让我们在case表达式中只对非x或非z的位置进行
控制和电平敏感的时序控制。 ▪ 基于延迟的时序控制出现在表达式中，它指定了语句开始执行到执行完成
之间的时间间隔。 ▪ 延迟值可以是数字、标识符或表达式，需要在延迟值前加上关键字#。对于
过程赋值，Verilog提供了三种类型的延迟控制：常规延迟控制、赋值内嵌 延迟控制和零延迟控制。
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▪ 常规延迟控制 常规延迟控制位于赋值语句的左边，用于指定一个非零延迟值。
HDL语言硬件设计
第七章 行为级建模
7.1 结构化过程语句
▪ 在Verilog中有两种结构化的过程语句：initial语句和always语句，它们是 行为级建模的两种基本语句。其他所有的行为语句只能出现在这两种结构 化过程语句里。
▪ 与C语言不同，Verilog在本质上是并发而非顺序的。Verilog中的各个执行 流程（进程）并发执行，而不是顺序执行的。
在这个例子中用initial语句在仿真开始时对各变量进行初始化。
initial begin inputs = 'b000000; //初始时刻为0 #10 inputs = 'b011001; #10 inputs = 'b011011; #10 inputs = 'b011000; #10 inputs = 'b001000; end
always @( posedge clk ) begin b<=a; c<=b; end
a
D
Q
b
D
c
Q
clk
CLK
CLK
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always @(posedge clk) begin b=a; c=b; end
Байду номын сангаас
a
D
Q
b
clk
CLK
c
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7.3时序控制
7.3.1 基于延迟的时序控制 ▪ Verilog提供了三种时序控制方法：基于延迟的时序控制、基于事件的时序
▪ 每个initial语句和always语句代表一个独立的执行过程，每个执行过程从仿 真时间0开始执行，并且这两种语句不能嵌套使用。
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7.1.1 initial语句
▪ 所有在initial语句内的语句构成了一个initial块。initial块从仿真0时刻开始执 行，在整个仿真过程中只执行一次。
比较。casez的使用与casex的使用类似。
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▪ 如果组合逻辑块语句的输入变量很多，那么编写敏感列表会很繁琐并且容 易出错。针对这种情况，Verilog提供了另外两个特殊的符号：@*和@(*)， 它们都表示对其后语句块中的所有输入变量的变化是敏感的。
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7.3.3 电平敏感时序控制
▪ Verilog同时也允许使用另外一种形式表示的电平敏感时序控制（即后面的 语句和语句块需要等待某个条件为真才能执行）。Verilog语言用关键字 wait来表示等待电平敏感的条件为真。
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7.5 多路分支语句— —case
▪ 当条件语句中选项的数目很多时，使用if-else语句就会很不方便，这时可以 使用case语句来解决这个问题。case语句使用关键字case，endcase和 default来表示。语法如下：
▪ case语句中的每一条分支语句都可以是一条语句或一组语句。多条语句需 要使用关键字begin和end组合为一个块语句。在执行时，首先计算条件表 达式的值，然后按顺序将它和各个候选项进行比较，如果和全部候选项都 不相等，则执行default_statement语句。注意，default_statement语句是 可选的，而且在一条case语句中不允许有多条default_statement。另外， case语句可以嵌套使用。
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▪ OR事件控制 有时，多个信号或者事件中发生的任意一个变化都能够触发语句或语句块 的执行。在Verilog语言中，可以使用“或”表达式来表示这种情况。由关 键词“or”连接的多个事件名或者信号名组成的列表称为敏感列表。
▪ 在跳变沿敏感的触发器中，也可以使用关键词“,” 来代替“or” 。
x = 0执行完成之后，才会执行y = 1
1．如果右侧表达式的位宽较宽，则将保留从最低位开始的右侧值，把 超过左侧位宽的高位丢弃； 2．如果左侧位宽大于右侧位宽，则不足的高位补0；
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7.2.2 非阻塞赋值语句
非阻塞赋值使用“<=”作为赋值符。
非阻塞(Non_Blocking)赋值方式( 如 b <= a; )。在语句块中，上面语句 所赋的变量并不能立即为下面的赋值语句使用；所赋变量值为上一次赋值得 到的。
▪ 常规事件控制 事件控制使用符号@来说明，语句继续执行的条件是信号的值发生变化、 发生正向跳变和负向跳变。关键字posedge用于指明正向跳变，negedge用 于指明负向跳变。
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▪ 命名事件控制 Verilog语言提供了命名事件控制机制。用户可以在程序中声明event（事件） 类型的变量，触发该变量，并且识别该事件是否已经发生。命名事件由关 键字event声明，它不能保存任何值。事件的触发用符号-> 表示；判断事件 是否发生使用符号@来识别。
▪ 由于initial块语句在整个仿真期间只能执行一次，因此它一般被用于初始化、 信号监视、生成仿真波形等目的。
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