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动力学模型神经屏障证书的自动和形式化合成。 (英语) Zbl 1467.68091号

Groote,Jan Friso(编辑)等人,《系统构建和分析的工具和算法》。第27届国际会议,TACAS 2021,作为欧洲软件理论与实践联合会议的一部分,于2021年3月27日至4月1日在卢森堡卢森堡市举行。诉讼程序。第一部分查姆:施普林格。莱克特。注释计算。科学。12651, 370-388 (2021).
摘要:我们介绍了一种自动化、形式化、基于反例的方法来综合屏障证书(BC),用于连续和混合动力学模型的安全验证。该方法以归纳框架为基础:这是一个学习者和声音验证器之间的顺序循环,学习者操作作为神经网络结构的候选BC,声音验证者要么验证候选的有效性,要么生成反例来进一步指导学习者。我们通过多项式和非多项式动力学模型将该方法与最新技术进行了比较:结果表明,我们可以更快地合成两个数量级的声音BCs,尤其是验证引擎的显著加速(最多少三个数量级),而学习部分需要更小的数据集(最多少三个订单)。除了对现有技术的改进之外,我们还进一步挑战了混合动力学模型和大维模型上的新方法,并展示了我们的算法和代码库的数值稳健性。
关于整个系列,请参见[Zbl 1466.68015号].

MSC公司:

第68季度第60季度 规范和验证(程序逻辑、模型检查等)
第68季度32 计算学习理论
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
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参考文献:

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