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隨著計算機與物理環境的交互日益密切,信息-物理融合系統(cyber-physical system,簡稱 CPS)在健康醫療、航空電子、智能建筑等領域具有廣泛的應用前景,CPS 的正確性、可靠性分析已引起人們的廣泛關注.統計模型檢測(statistical model checking,簡稱 SMC)技術能夠對 CPS 進行有效驗證,并為系統的性能提供定量評估.然而,隨著系統規模的日益擴大,如何提高統計模型檢測技術驗證 CPS 的效率,是目前所面臨的主要困難之一.針對此問題,首先對現有 SMC 技術進行實驗分析,總結各種 SMC 技術的受限適用范圍和性能缺陷,并針對貝葉斯區間估計算法(Bayesian interval estimate,簡稱 BIE)在實際概率接近 0.5 時需要大量路徑才能完成驗證的缺陷,提出一種基于抽象和學習的統計模型檢測方法 AL-SMC.該方法采用主成分分析、前綴樹約減等技術對仿真路徑進行學習和抽象,以減少樣本空間;然后,提出了一個面向 CPS 的自適應 SMC 算法框架,可根據不同的概率區間自動選擇 AL-SMC 算法或者 BIE 算法,有效應對不同情況下的驗證問題;最后,結合經典案例進行實驗分析,實驗結果表明,自適應 SMC 算法框架能夠在一定誤差范圍內有效提高 CPS 統計模型檢測的效率,為 CPS 的分析驗證提供了一種有效的途徑.。
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