四川省韦尔市;马蒂伊斯·德·威德;Cees威特文 从标记数据中有效识别确定性实时自动机。 （英语） Zbl 1238.68135号 马赫。学习。 86，第3号，295-333（2012）. 摘要：我们开发了一种新的学习算法RTI，用于从标记的时间戳事件序列中识别确定性实时自动机（DRTA）。RTI算法基于确定性有限状态自动机（DFA）识别的最新技术，称为证据驱动状态边缘（EDSM）。除了具有DFA结构外，DRTA还包含连续事件发生之间的时间约束。尽管这看起来有一点小区别，但我们表明，识别DRTA的问题比识别DFA的问题要困难得多：鉴于DRTA的DFA结构，仅识别DRTA时间约束已经是NP完成。尽管存在这种额外的复杂性，但我们表明RTI是一种正确且完整的算法，能够有效地（从多项式时间和数据）收敛到限制内的正确DRTA。据我们所知，这是第一个可以从时间戳事件序列中识别时间自动机模型的算法。识别DRTA的一个直接替代方案是识别隐式建模时间的DFA，即对不同时间点使用不同状态的DFA。这种DFA可以通过首先使用固定频率对定时序列进行采样，然后对产生的非定时事件序列应用EDSM来识别。我们对RTI和这种采样方法在人工生成数据上的性能进行了实验评估。在这些实验中，RTI显著优于采样方法。因此，我们表明，如果我们从实时系统中获取数据，那么从该数据中识别DRTA比识别等效DFA更容易。 引用于5文件 MSC公司： 68T05年 人工智能中的学习和自适应系统 65年第68季度 形式语言和自动机 68问题32 计算学习理论 关键词：时间自动机;实时自动机;限额内的识别;监督学习 软件：PRMLT公司;Uppaal公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Verwer}等人，马赫。学习。86，第3号，295--333（2012；Zbl 1238.68135） 全文： 内政部 参考文献： [1] Alur，R.和Dill，D.L.（1994年）。时间自动机理论。理论计算机科学，126183-235·Zbl 0803.68071号 ·doi:10.1016/0304-3975（94）90010-8 [2] Bishop，C.M.（2006年）。模式识别和机器学习。柏林：斯普林格·Zbl 1107.68072号 [3] Bugalho，M.和Oliveira，A.L.（2005）。使用状态合并算法和搜索进行正则语言推理。模式识别，381457-1467·Zbl 1101.68644号 ·doi:10.1016/j.patcog.2004.03.027 [4] 卡拉斯科，R。；Oncina，J.，通过状态合并方法学习随机正则文法，第862号，第139-150页（1994），柏林 [5] Clark，A.和Thollard，F.（2004）PAC-概率确定性有限状态自动机的可学习性。机器学习研究杂志，473-497·Zbl 1222.68094号 [6] Dima，C.（2001年）。实时自动机。自动机、语言和组合学杂志，6（1），2-23·Zbl 0970.68088号 [7] Dupont，P.、Denis，F.和Esposito，Y.（2005）。概率自动机和隐马尔可夫模型之间的联系：概率分布、学习模型和归纳算法。模式识别，381349-1371·Zbl 1101.68651号 ·doi:10.1016/j.patcog.2004.03.020 [8] Gold，E.M.（1978）。从给定数据识别自动机的复杂性。信息与控制，37（3），302-320·Zbl 0376.68041号 ·doi:10.1016/S0019-9958（78）90562-4 [9] Goldman，S.A.和Mathias，H.D.（1996年）。教一个聪明的学习者。计算机与系统科学杂志，52（2），255-267·Zbl 1152.68451号 ·doi:10.1006/jcss.1996.0020 [10] 格林斯坦，O。；Jonsson，B。；Petterson，P.，使用时间决策树推断事件记录自动机，第4137、435-449号（2006），柏林·Zbl 1151.68459号 [11] Guédon，Y.（2003）。从离散序列中估计隐藏的半马尔可夫链。计算与图形统计杂志，12（3），604-639·doi:10.1198/1061860032030 [12] de la Higuera，C.（1997）。多项式语法推理的特征集。机器学习，27（2），125-138·Zbl 0884.68107号 ·doi:10.1023/A:1007353007695 [13] de la Higuera，C.（2005）。语法推理的书目研究。模式识别，38（9），1332-1348·doi:10.1016/j.patcog.2005.01.003 [14] 科尔莫万特，C。；杜邦，P.，《多项式测试的随机语法推断》，第2484号，第149-160页（2002），柏林·Zbl 1028.68595号 [15] 朗·K·J。；Pearlmutter，B.A。；Price，R.A.，《Abbadingo one DFA学习竞赛和新证据驱动状态合并算法的结果》，第1433期（1998年），柏林·doi:10.1007/BFb0054059 [16] Larsen，K.G.、Petterson，P.和Yi，W.（1997）。简单地说，很高兴。国际技术转让软件工具期刊，1（1-2），134-152·Zbl 1060.68577号 [17] Mitchell，T.（1997）。机器学习。纽约：McGraw-Hill·Zbl 0913.68167号 [18] Mörchen，F。；Ultsch，A.，《多元时间序列中的时间模式挖掘》，第3238期，第127-140期（2004年），柏林·Zbl 1132.68576号 [19] Oncina，J。；Garcia，P.，《多项式更新时间中的正则语言推断》，第1期，第49-61页（1992年），新加坡·doi:10.1142/9789812797902_0004 [20] 皮特·L。；Warmuth，M.，《最小一致DFA问题无法在和多项式内逼近》，421-432（1989），纽约 [21] 普努利，A。；Asarin，E。；马勒，O。；Sifakis，J.，《时间自动机的控制器合成》，469-474（1998），阿姆斯特丹 [22] Roddick，J.F.和Spiliopoulou，M.（2002）。时间知识发现范式和方法综述。IEEE知识与数据工程汇刊，14（4），750-767·doi:10.1109/TKDE.2002.1019212 [23] Sen，K。；维斯瓦纳坦，M。；Agha，G.，从样本执行中学习连续时间马尔可夫链，146-155（2004） [24] Sipser，M.（1997年）。计算理论导论。波士顿：PWS出版社·Zbl 1169.68300号 [25] Springintveld，J.、Vaandrager，F.W.和D’Argenio，P.R.（2001年）。测试定时自动机。理论计算机科学，254（1-2），225-257·Zbl 0972.68104号 ·doi:10.1016/S0304-3975（99）00134-6 [26] Sudkamp，T.A.（2006年）。语言与机器：计算机科学理论导论（第三版）。阅读：Addison-Wesley。 [27] Verwer，S。；Weerdt，M。；Witteveen，C.，《时间自动机的多项式可区分性》，第5278、238-251号（2008），柏林·Zbl 1177.68128号 ·doi:10.1007/978-3-540-88009-7_19 [28] Verwer，S。；Weerdt，M。；Witteveen，C.，《一块确定性时间自动机在极限中可有效识别》，第5457、740-751号（2009），柏林·Zbl 1234.68243号 ·doi:10.1007/978-3-642-00982-2_63 [29] Verwer，S.、de Weerdt，M.和Witteveen，C.（2011年）。识别时间自动机的效率和时钟的功率。信息与计算，209（3），606-625·Zbl 1217.68134号 ·doi:10.1016/j.ic.2010.11.023 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。