【摘 要】
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模型学习是一种获取黑盒软件系统行为模型的有效方法,可分为主动学习和被动学习.主动学习是基于字母表构造测试用例,通过与黑盒系统主动交互,可在多项式时间内得到目标系统的最小完备自动机,其中等价查询仍是开发和应用主动自动机学习工具的障碍之一.通过探讨反例对于学习算法的影响,定义假设的比较规则,提出测试用例构造的两个原则,同时依据原则对Wp-method等价查询算法改进,产生更优的假设,有效降低查询的数量
【机 构】
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数学工程与先进计算国家重点实验室(信息工程大学)
【基金项目】
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国家重点研发计划（2019QY1300）；
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模型学习是一种获取黑盒软件系统行为模型的有效方法,可分为主动学习和被动学习.主动学习是基于字母表构造测试用例,通过与黑盒系统主动交互,可在多项式时间内得到目标系统的最小完备自动机,其中等价查询仍是开发和应用主动自动机学习工具的障碍之一.通过探讨反例对于学习算法的影响,定义假设的比较规则,提出测试用例构造的两个原则,同时依据原则对Wp-method等价查询算法改进,产生更优的假设,有效降低查询的数量,并基于LearnLib开源工具,分别以3类自动机为实验对象验证原则和改进算法的有效性.
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