Образцовые сценарии

Свойства и методы для объектов модели

Можно использовать эти свойства и методы, чтобы создать и исследовать объекты модели.

Функции

развернуть все

CreateBoundaryСоздайте граничную модель
CreateDataСоздайте объект данных
CreateModelСоздайте новую модель
CreateProjectСоздайте объект проекта
DataFileTypesТипы файла данных
LoadProjectЗагрузите mbcmodel.project
modelinputСоздайте объект modelinput

Свойства проекта

DataМассив объектов данных в проекте, граничном дереве или плане тестирования
FilenameПолный путь, чтобы спроектировать файл
ModifiedБулевская переменная, сигнализирующая, был ли проект изменен
NameИмя объекта
TestPlansМассив плана тестирования возражает в проекте

Методы проекта

CopyDataСоздайте объект данных из копии существующего объекта
CreateDataСоздайте объект данных
CreateTestplanСоздайте новый план тестирования
LoadЗагрузите существующий файл проекта
NewСоздайте файл нового проекта
RemoveУдалите проект, план тестирования, модель или граничную модель
RemoveDataУдалите данные из проекта
SaveСохраните проект
SaveAsСохраните проект в новый файл

Свойства плана тестирования

BestDesignЛучше всего разработайте в плане тестирования
BoundaryПолучите граничное дерево модели из плана тестирования
DataМассив объектов данных в проекте, граничном дереве или плане тестирования
DefaultModelsМодели по умолчанию для плана тестирования
DesignsПроекты в плане тестирования
InputsВходные параметры для плана тестирования, модели, граничной модели, проекта или ограничения
InputSignalNamesИмена сигналов в данных, которые моделируются
InputsPerLevelКоличество входных параметров на каждом уровне в модели
LevelsКоличество уровней в иерархической модели
NameИмя объекта
ResponsesМассив доступных ответов для плана тестирования

Методы плана тестирования

AddDesignДобавьте проект в план тестирования
AttachDataПрисоедините данные от проекта до плана тестирования
BoundaryModelПолучите граничную модель из плана тестирования
CreateDesignСоздайте объект проектирования для плана тестирования или модели
CreateResponseСоздайте новую модель ответа для плана тестирования
DetachDataОтсоедините данные из плана тестирования
FindDesignНайдите проект по наименованию
InputSetupDialogОткрытое диалоговое окно Input Setup, чтобы отредактировать входные параметры
RemoveУдалите проект, план тестирования, модель или граничную модель
RemoveDesignУдалите проект из плана тестирования
UpdateDesignОбновите проект в плане тестирования

Иерархические свойства ответа

InputSignalNamesИмена сигналов в данных, которые моделируются
LevelУровень в плане тестирования ответа
LocalResponsesМассив локальных ответов для ответа
NameИмя объекта
NumberOfTestsОбщее количество тестов, используемых в модели
ResponseSignalNameИмя сигнала или смоделированной функции ответа

Иерархические методы ответа

AlternativeModelStatisticsИтоговая статистика для альтернативных моделей
CreateAlternativeModelsСоздайте альтернативные модели из образцового шаблона
DoubleInputDataДанные, используемые в качестве входа к модели
DoubleResponseDataДанные, используемые, как выведено к модели для подбора кривой
ExportСделайте командную строку или модель экспорта Simulink
OutlierIndicesИндексы DoubleInputData отметили как выбросы
PEVПредсказанное ошибочное отклонение модели в заданных входных параметрах
PredictedValueОжидаемое значение модели в заданных входных параметрах
RemoveУдалите проект, план тестирования, модель или граничную модель
SummaryStatisticsИтоговая статистика для ответа
ValidationRMSEВычисляет валидацию RMSE для данных модели
xregstatsmodelКласс для оценки моделей и вычисления PEV

Локальные свойства ответа

InputSignalNamesИмена сигналов в данных, которые моделируются
LevelУровень в плане тестирования ответа
NameИмя объекта
NumberOfTestsОбщее количество тестов, используемых в модели
ResponseFeatures(Local Response)Массив ответа показывает для локального ответа
ResponseSignalNameИмя сигнала или смоделированной функции ответа

Локальные методы ответа

AlternativeModelStatisticsИтоговая статистика для альтернативных моделей
CreateAlternativeModelsСоздайте альтернативные модели из образцового шаблона
CreateResponseFeatureСоздайте новую функцию ответа локальной модели
DiagnosticStatisticsДиагностическая статистика для ответа
DoubleInputDataДанные, используемые в качестве входа к модели
DoubleResponseDataДанные, используемые, как выведено к модели для подбора кривой
ExportСделайте командную строку или модель экспорта Simulink
MakeHierarchicalResponseСоздайте модель 2D этапа из моделей функции ответа
mbcPointByPointModelКласс для оценки детальных моделей и вычисления PEV
ModelForTestМодель для заданного теста
OutlierIndicesИндексы DoubleInputData отметили как выбросы
OutlierIndicesForTestИндексы, отмеченные как выбросы для теста

Локальные методы ответа

PEVПредсказанное ошибочное отклонение модели в заданных входных параметрах
PEVForTestЛокальная модель предсказала ошибочное отклонение для теста
PredictedValueОжидаемое значение модели в заданных входных параметрах
PredictedValueForTestПредсказанный ответ локальной модели для теста
RemoveУдалите проект, план тестирования, модель или граничную модель
RemoveOutliersУдалите выбросы во входных данных индексом или правилом, и переоборудуйте модели
RemoveOutliersForTestУдалите выбросы на тесте индексом или правилом и переоборудуйте модели
RestoreDataВосстановите удаленные выбросы
RestoreDataForTestВосстановите удаленные выбросы для теста
SummaryStatisticsИтоговая статистика для ответа
SummaryStatisticsForTestСтатистика для заданного теста
ValidationRMSEВычисляет валидацию RMSE для данных модели
UpdateResponseFeaturesПереоборудуйте модели функции ответа
xregstatsmodelКласс для оценки моделей и вычисления PEV

Свойства локальной модели

LocalModel PropertiesОтредактируйте свойства локальной модели
ResponseFeatures(Local Model)Набор ответа показывает для локальной модели

Свойства ответа

AlternativeResponsesМассив альтернативных ответов для этого ответа
InputSignalNamesИмена сигналов в данных, которые моделируются
LevelУровень в плане тестирования ответа
Model ObjectОбъект модели в объекте ответа
NameИмя объекта
NumberOfTestsОбщее количество тестов, используемых в модели
ResponseSignalNameИмя сигнала или смоделированной функции ответа

Методы ответа

AlternativeModelStatisticsИтоговая статистика для альтернативных моделей
ChooseAsBestВыберите лучшую модель из альтернативных ответов
CreateAlternativeModelsСоздайте альтернативные модели из образцового шаблона
DiagnosticStatisticsДиагностическая статистика для ответа
DoubleInputDataДанные, используемые в качестве входа к модели
DoubleResponseDataДанные, используемые, как выведено к модели для подбора кривой
ExportСделайте командную строку или модель экспорта Simulink
OutlierIndicesИндексы DoubleInputData отметили как выбросы
PEVПредсказанное ошибочное отклонение модели в заданных входных параметрах
PredictedValueОжидаемое значение модели в заданных входных параметрах
RemoveУдалите проект, план тестирования, модель или граничную модель
RemoveOutliersУдалите выбросы во входных данных индексом или правилом, и переоборудуйте модели
RestoreDataВосстановите удаленные выбросы
SummaryStatisticsИтоговая статистика для ответа
ValidationRMSEВычисляет валидацию RMSE для данных модели
xregstatsmodelКласс для оценки моделей и вычисления PEV

Свойства локальной модели

LocalModel PropertiesОтредактируйте свойства локальной модели
ResponseFeatures(Local Model)Набор ответа показывает для локальной модели

Образцовые свойства

FitAlgorithmПодходящий алгоритм для образцовой или граничной модели
InputDataВходные данные для модели
InputsВходные параметры для плана тестирования, модели, граничной модели, проекта или ограничения
IsBeingEditedБулевская переменная, сигнализирующая, редактируются ли данные или модель
NumInputsКоличество модели, граничной модели или входных параметров объекта проектирования
OutputDataВыведите (или ответ) данные для модели
ParametersПараметры модели
Properties (for models)Просмотрите и отредактируйте образцовые свойства
ResponseОтвет для объекта модели
StatusСостояние модели: подходящий, не адаптированный или лучший
Type (for models)Допустимые типы модели
UnitsОбразцовые устройства вывода

Линейные образцовые методы

AliasMatrixМатрица псевдонима для линейных параметров модели
BoxCoxSSESSE и доверительный интервал для преобразований Cox Поля
CorrelationКорреляционная матрица для линейных параметров модели
CovarianceКовариационная матрица для линейных параметров модели
MultipleVIFНесколько матрица VIF для линейных параметров модели
ParameterStatisticsВычислите статистику параметра для линейной модели
PartialVIFЧастичная матрица VIF для линейных параметров модели
SingleVIFОдна матрица VIF для линейных параметров модели
StepwiseRegressionИзмените пошаговое состояние выбора для заданных условий

Образцовые методы

CreateDesignСоздайте объект проектирования для плана тестирования или модели
EvaluateОцените модель, граничную модель или конструктивное ограничение
ExportСделайте командную строку или модель экспорта Simulink
FitПодходящая образцовая или граничная модель к новым или существующим данным, и обеспечивает итоговую статистику
getAlternativeTypesАльтернативные типы модели или проекта
InputSetupDialogОткрытое диалоговое окно Input Setup, чтобы отредактировать входные параметры
JacobianВычислите якобиевскую матрицу для модели в существующем или новом X точек
ModelSetupОткрытое диалоговое окно Model Setup, где можно изменить тип модели
PEVПредсказанное ошибочное отклонение модели в заданных входных параметрах
PredictedValueОжидаемое значение модели в заданных входных параметрах
StatisticsDialogОткройте итоговое диалоговое окно статистики
SummaryStatisticsИтоговая статистика для ответа
UpdateResponseМодель замены в ответ
ValidationRMSEВычисляет валидацию RMSE для данных модели
xregstatsmodelКласс для оценки моделей и вычисления PEV

Подходящие методы алгоритма

CreateAlgorithmСоздайте алгоритм
getAlternativeNamesПеречислите имена альтернативного алгоритма
IsAlternativeПротестируйте альтернативный подходящий алгоритм
SetupDialogОткрытый подходящий алгоритм устанавливает диалоговое окно

Свойства параметров модели

NamesИмена параметра модели
NumberOfParametersКоличество включенных параметров модели
ValuesЗначения параметров модели

Линейные образцовые свойства

SizeOfParameterSetКоличество параметров модели
StepwiseSelectionПараметры модели в настоящее время включены и исключены
StepwiseStatusПошаговое состояние параметров в модели

Свойства модели Радиальной основной функции (RBF)

CentersЦентры модели RBF
WidthsДанные о ширине из модели RBF
GetAllTermsПеречислите все образцовые условия
GetIncludedTermsПеречислите включенные образцовые условия
SetTermStatusУстановите состояние образцовых условий
GetTermLabelПеречислите метки для образцовых условий
GetTermStatusПеречислите состояние некоторых или всех образцовых условий

Граничные классы

mbcboundary.AbstractBoundaryОсновывайте граничный образцовый класс
mbcboundary.BooleanБулев граничный образцовый класс
mbcboundary.ModelГраничный образцовый класс
mbcboundary.PointByPointДетальный граничный образцовый класс
mbcboundary.TreeГраничный древовидный класс
mbcboundary.TwoStage2D подготовьте граничный образцовый класс
mbcboundary.TwoStageTreeКорневой граничный древовидный класс в планах тестирования 2D этапа

Свойства AbstractBoundary

FitAlgorithmПодходящий алгоритм для образцовой или граничной модели
FittedУкажите, была ли граничная модель адаптирована
InputsВходные параметры для плана тестирования, модели, граничной модели, проекта или ограничения
NameИмя объекта
NumInputsКоличество модели, граничной модели или входных параметров объекта проектирования
Type (for boundary models)Граничный тип модели

Методы AbstractBoundary

CreateBoundaryСоздайте граничную модель
designconstraintПреобразуйте граничную модель в конструктивное ограничение
EvaluateОцените модель, граничную модель или конструктивное ограничение
getAlternativeTypesАльтернативные типы модели или проекта

Образцовые свойства

ActiveInputsАктивные граничные образцовые входные параметры
FitAlgorithmПодходящий алгоритм для образцовой или граничной модели
FittedУкажите, была ли граничная модель адаптирована
InputsВходные параметры для плана тестирования, модели, граничной модели, проекта или ограничения
NameИмя объекта
NumInputsКоличество модели, граничной модели или входных параметров объекта проектирования
Type (for boundary models)Граничный тип модели

Образцовые методы

CreateBoundaryСоздайте граничную модель
designconstraintПреобразуйте граничную модель в конструктивное ограничение
EvaluateОцените модель, граничную модель или конструктивное ограничение
FitПодходящая образцовая или граничная модель к новым или существующим данным, и обеспечивает итоговую статистику
getAlternativeTypesАльтернативные типы модели или проекта

Булево свойства

FitAlgorithmПодходящий алгоритм для образцовой или граничной модели
FittedУкажите, была ли граничная модель адаптирована
InputsВходные параметры для плана тестирования, модели, граничной модели, проекта или ограничения
NameИмя объекта
NumInputsКоличество модели, граничной модели или входных параметров объекта проектирования
Type (for boundary models)Граничный тип модели

Булевы методы

CreateBoundaryСоздайте граничную модель
designconstraintПреобразуйте граничную модель в конструктивное ограничение
EvaluateОцените модель, граничную модель или конструктивное ограничение
getAlternativeTypesАльтернативные типы модели или проекта

Свойства PointByPoint

FitAlgorithmПодходящий алгоритм для образцовой или граничной модели
FittedУкажите, была ли граничная модель адаптирована
InputsВходные параметры для плана тестирования, модели, граничной модели, проекта или ограничения
LocalBoundariesМассив локальных граничных моделей для каждой рабочей точки
LocalModelОпределение локальной граничной модели
NameИмя объекта
NumInputsКоличество модели, граничной модели или входных параметров объекта проектирования
OperatingPointsОбразцовые сайты рабочей точки
Type (for boundary models)Граничный тип модели

Методы PointByPoint

CreateBoundaryСоздайте граничную модель
designconstraintПреобразуйте граничную модель в конструктивное ограничение
EvaluateОцените модель, граничную модель или конструктивное ограничение
getAlternativeTypesАльтернативные типы модели или проекта

Свойства TwoStage

FitAlgorithmПодходящий алгоритм для образцовой или граничной модели
FittedУкажите, была ли граничная модель адаптирована
GlobalModelИнтерполяция глобального граничного образцового определения
InputsВходные параметры для плана тестирования, модели, граничной модели, проекта или ограничения
LocalModelОпределение локальной граничной модели
NameИмя объекта
NumInputsКоличество модели, граничной модели или входных параметров объекта проектирования
Type (for boundary models)Граничный тип модели

Методы TwoStage

CreateBoundaryСоздайте граничную модель
designconstraintПреобразуйте граничную модель в конструктивное ограничение
EvaluateОцените модель, граничную модель или конструктивное ограничение
getAlternativeTypesАльтернативные типы модели или проекта
getLocalBoundaryЛокальная граничная модель для рабочей точки

Свойства объекта Tree

BestModelОбъединенные лучшие граничные модели
DataМассив объектов данных в проекте, граничном дереве или плане тестирования
InBestГраничные модели, выбранные как лучше всего
ModelsМассив граничных моделей
TestPlanПлан тестирования, содержащий граничное дерево

Древовидные методы

AddДобавьте граничную модель в дерево и подгонку к данным о плане тестирования
CreateBoundaryСоздайте граничную модель
RemoveУдалите проект, план тестирования, модель или граничную модель
UpdateОбновите граничную модель в дереве и подгонке к данным о плане тестирования

Свойства TwoStageTree

BestModelОбъединенные лучшие граничные модели
GlobalГлобальное граничное дерево модели
InBestГраничные модели, выбранные как лучше всего
LocalЛокальное граничное дерево модели
ResponseОтвет для объекта модели
TestPlanПлан тестирования, содержащий граничное дерево

Темы

Понимание образцовой структуры для сценариев

Как проекты, планы тестирования и объекты модели совмещаются.

Автоматизируйте проект и моделирующий со скриптами

Используйте скрипты, чтобы автоматизировать проект и моделирование.

Введение в интерфейс командной строки

Схема интерфейса командной строки к тулбоксу.

Как дерево модели относится к объектам командной строки

Используйте дерево модели, чтобы видеть иерархическую структуру моделей.