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Learning Timed Automata from Interaction Traces ?

机译：从交互跟踪中学习定时自动机 ？

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The design of load-critical human-machine systems presumes thorough modelling and analysis of interaction profiles the systems are meant to withstand at peak loads. The need for mathematical modelling of interactions is often ignored due to significant modelling effort and lack of relevant tools. We propose an algorithm for automatic learning a subclass of Uppaal timed automata models from system and its environment interaction logs. The learning method relies on synchronous communication assumption that is characteristic to communication protocols of networked HMS distributed components. The method is demonstrated on IEEE1394 protocol learning example. Beside enhancing automatic test generation, the learned model allows verifying test feasibility and test optimization already in early phases of test design.
机译：负载关键型人机系统的设计假定对系统要在峰值负载下承受的交互特性进行彻底的建模和分析。由于大量的建模工作和缺乏相关的工具，经常忽略对交互进行数学建模的需要。我们提出了一种从系统及其环境交互日志中自动学习Uppaal定时自动机模型的子类的算法。该学习方法依赖于网络HMS分布式组件的通信协议所特有的同步通信假设。该方法在IEEE1394协议学习示例中进行了演示。除了增强自动测试生成功能外，学习的模型还可以在测试设计的早期阶段验证测试可行性和测试优化。

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