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非确定性有限状态机的主动学习。 (英语) Zbl 1296.68096号

摘要:我们考虑从其内部结构是隐式和非确定性的系统中学习非确定性有限状态机(NFSM)的问题。最近,基于满足完全测试假设的假设,提出了一种推断可观测NFSM(ONFSM)的算法,ONFSM是NFSM的潜在可学习子类。根据这个假设,对于输入序列(查询),所有可能的输出序列的完整集合都是由所谓的教师给出的,因此算法中不考虑请求相同查询的次数。在本文中,我们提出了一种改进的ONFSM学习算法(L^*{NM}),该算法将重复相同查询的次数视为一个参数。与前面的工作不同,我们的方法不需要在一个答案中包含所有可能的输出序列。相反,它试图通过多次向教师询问相同的查询来观察可能的输出序列。我们已经证明,当相同查询的尝试次数足以保证完整的测试假设时,(L^*{NM})可以推断出未知系统的相应ONFSM。此外,证明表明,无论假设是否满足,我们的算法最终都会终止。我们还对(L^*{NM})的时间复杂性进行了理论分析。此外,实验结果证明了该方法的实际效率。

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65年第68季度 形式语言和自动机
68问题32 计算学习理论
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全文: 内政部

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