一种面向CPS的自适应统计模型检测方法
随着计算机与物理环境的交互日益密切,信息-物理融合系统(cyber-physical system,简称CPS)在健康医疗、航空电子、智能建筑等领域具有广泛的应用前景,CPS的正确性、可靠性分析已引起人们的广泛关注.统计模型检测(statistical model checking,简称SMC)技术能够对CPS进行有效验证,并为系统的性能提供定量评估,然而,随着系统规模的日益扩大,如何提高统计模型检测技术验证CPS的效率,是目前所面临的主要困难之一.针对此问题,首先对现有SMC技术进行实验分析,总结各种SMC技术的受限适用范围和性能缺陷,并针对贝叶斯区间估计算法(Bayesian interval estimate,简称BIE)在实际概率接近0.5时需要大量路径才能完成验证的缺陷,提出一种基于抽象和学习的统计模型检测方法AL-SMC.该方法采用主成分分析、前缀树约减等技术对仿真路径进行学习和抽象,以减少样本空间;然后,提出了一个面向CPS的自适应SMC算法框架,可根据不同的概率区间自动选择AL-SMC算法或者BIE算法,有效应对不同情况下的验证问题;最后,结合经典案例进行实验分析,实验结果表明,自适应SMC算法框架能够在一定误差范围内有效提高CPS统计模型检测的效率,为CPS的分析验证提供了一种有效的途径.
信息-物理融合系统、统计模型检测、抽象、学习、自适应性
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TP311(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61472140,61170084;上海市自然科学基金14ZR1412500National Natural Science Foundation of China61472140,61170084;Natural Science Foundation of Shanghai14ZR1412500
2017-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共16页
1128-1143
