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毛，华；陈英科；曼弗雷德·杰格；托马斯·尼尔森。；Larsen，Kim G。；布莱恩·尼尔森

从模型检查的角度学习确定性概率自动机。 （英语） Zbl 1454.68061号

机器。学习。 105，第2期，255-299（2016）.
概要：概率自动机模型在硬软件系统的形式化设计和分析中发挥着重要作用。在这个应用领域，人们通常对验证关键系统属性的正式模型检查程序感兴趣。由于适当的系统模型通常很难手动设计，我们对从观察到的系统行为中学习模型感兴趣。为此，我们采用了学习有限概率自动机的技术，特别是阿列尔吉亚算法。在本文中，我们展示了如何扩展基本算法以学习反应系统和定时系统的自动机模型。我们研究的一个关键问题是，在多大程度上，人们可以期望一个学习过的模型能够很好地近似于希望通过模型检查验证的概率属性。我们为学习算法以及线性时间时序逻辑和线性连续随机逻辑中表示的系统属性的概率估计建立了理论收敛性。我们将学习算法与统计模型检查进行了实证比较，并证明了该方法用于实际系统验证的可行性。

引用于7文件

MSC公司：

68问题32 计算学习理论
03B44号 时间逻辑
65年第68季度 形式语言和自动机
60年第68季度 规范和验证（程序逻辑、模型检查等）

关键词：

概率模型检验；概率自动机学习；线性时间时序逻辑

软件：

APMC公司；学习库；Uppaal公司；棱镜
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{H.Mao}等人，马赫。学习。105，第2号，255--299（2016；Zbl 1454.68061）
全文： 内政部

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