Abstract-Adaptive mjukvarusystem är utformade för att hantera oförutsägbara och föränderliga användningsbeteenden och miljöförhållanden. För dessa system behövs resonemangsmekanismer för att driva utvecklingen, som vanligtvis bygger på modeller som fångar relevanta aspekter av den löpande programvaran. Den kontinuerliga uppdateringen av dessa modeller i föränderliga miljöer kräver effektiva inlärningsprocedurer, låga omkostnader och robusta förändringar. De flesta av de tillgängliga strategierna uppnår ett av dessa mål till priset av det andra. I detta papper föreslår vi ett lätt adaptivt filter för att exakt lära sig tidsvarierande övergångssannolikhet för diskret tid Markov modeller, som ger robusthet till buller och snabb anpassning till förändringar med en mycket låg overhead. En formell stabilitet, objektivitet och konsekvensbedömning av inlärningsmetoden tillhandahålls, liksom en experimentell jämförelse med toppmoderna alternativ.
För att minska bullret och ge smidiga uppskattningar föreslås ett lätt adaptivt filter i REF.
Lightweight adaptive filtering for efficient learning and updating of probabilistic models
{'venue': "ICSE '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}