娜塔莎·约加南达·杰普;汤姆·梅尔姆;丹尼尔·克罗宁 使用模拟关系通过等价性检查增强主动模型学习。 （英语） Zbl 07815088号 形式方法系统。设计。 61，编号2-3，164-197（2022）. 摘要：我们提出了一种新的主动模型学习方法，用于从系统的执行轨迹生成系统的抽象。给定一个系统和一组可观测值来收集执行轨迹，该算法产生的抽象可以保证接受该可观测值集上的所有系统轨迹。为了实现这一点，该方法使用了一个可插入的模型学习组件，该组件可以从给定的跟踪集生成模型。然后，从构造中的抽象中提取编码基于模拟关系的某种完备性假设的条件，并用于评估其完备性程度。提取的条件足以证明模型的完整性，但不是必需的。如果所有条件均为true，则算法终止，返回系统过逼近。条件篡改不一定对应于抽象中缺失的系统行为。这可以通过应用模型检查来解决，以确定它是否对应于任何具体的系统跟踪。如果是这样，则使用新的具体跟踪来迭代学习新的抽象，直到所有提取的完整性条件都为真。为了评估该方法，我们对一组公开可用的Simulink Stateflow模型的C实现进行了反向工程。我们的算法为98%的Stateflow模型生成了等效模型。 MSC公司： 68年XX月 计算机科学 关键词：主动模型学习;执行追踪法;系统抽象;等价性检查;模型检查;模拟关系 软件：Simulink编码器;RALib公司;西格玛*;CBMC公司;github PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{N.Y.Jeppu}等人，《形式方法系统》。设计。61，编号2--3，164-197（2022；Zbl 07815088） 全文： 内政部 OA许可证 参考文献： [1] Aarts F，Jonsson B，Uijen J（2010）使用规则推理和抽象生成无限状态通信协议模型。在：Petrenko A、Simáo A、Maldonado JC（eds）测试软件和系统。施普林格，第188-204页。数字对象标识代码：10.1007/978-3-642-16573-3_14 [2] Aarts F、Heidarian F、Kuppens H等（2012）通过反例引导的抽象细化实现自动学习。In:Giannakopoulou D，Méry 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