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学习时间-从测试中学习时间自动机。(英语) Zbl公司 1434.68212
安德烈é, Étienne(ed.)等人,《时间系统的形式化建模与分析》。第17届国际会议,2019年8月27日至29日,荷兰阿姆斯特丹。诉讼程序。查姆:斯普林格。选择。笔记计算。科学。11750,216-235(2019年)。
摘要:近年来,模型学习越来越引起人们的兴趣。它从黑盒系统的测试数据中导出行为模型。这些技术提供的主要优势是,它们支持基于模型的分析,而无需访问系统的内部。应用范围从全自动测试到模型检查,再到系统理解。目前的工作集中在学习有限状态机的变化。然而,大多数技术都考虑离散时间。本文提出了一种学习时间自动机的新方法,即用实值时钟扩展的有限状态机。该学习方法生成一个与通过测试收集到的一组定时轨迹一致的模型。这一代是基于遗传编程,一种基于搜索的自动程序创建技术。我们评估了44个时间系统的方法,包括文献中的四个系统(两个工业系统和两个学术系统)和40个随机生成的例子。
整个系列请参见[Zbl 1428.68004号].
理学硕士:
68问题32 计算学习理论
68Q45号 形式语言与自动机
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全文: 内政部