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贝叶斯统计模型检查及其在Stateflow/Simulink验证中的应用。 (英语) Zbl 1291.68273号

摘要:我们解决了模型检验随机系统的问题,即检验一个随机系统是否满足一定的时间特性,其概率大于(或小于)一个固定阈值。特别地,我们提出了一种基于贝叶斯统计的统计模型检查(SMC)方法。我们证明了我们的方法对于一类具有随机转移的混合系统是可行的,这是Simulink/Stateflow模型的推广。随机离散系统的标准方法需要大型优化问题的数值解,并且很快就不适用于较大的状态空间。将这些技术推广到具有随机效应的混合系统更具挑战性。SMC方法由Younes和Simmons在离散和非贝叶斯案例中率先提出。它通过将系统跟踪的随机抽样(对于Simulink/Stateflow非常有效)与假设测试(即针对概率阈值进行测试)或估计(即以高概率计算接近真实概率的值)相结合来解决验证问题。我们认为,SMC对于扩展到大型Stateflow/Simulink模型至关重要。虽然验证问题的答案不能保证是正确的,但我们证明了贝叶斯SMC可以使给出错误答案的概率任意变小。其优点是,通常可以比使用标准的、详尽的模型检查技术更快地获得答案。我们将贝叶斯SMC方法应用于Stateflow/Simulink中随机离散时间混合系统模型的一个典型示例:一个具有混合行为和容错能力的燃料控制系统。我们表明,与最先进的统计技术相比,我们的技术能够实现更快的验证。我们强调,贝叶斯SMC绝不局限于Stateflow/Simulink模型。它原则上适用于其他领域的各种随机模型,例如系统生物学。

MSC公司:

60年第68季度 规范和验证(程序逻辑、模型检查等)
第68季度87 计算机科学中的概率(算法分析、随机结构、相变等)
10层62层 点估计
62F03型 参数假设检验
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全文: 内政部

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