I regelbunden slutsats, problemet är att härleda ett vanligt språk, typiskt representeras av en deterministisk finita automaton (DFA) från svar på en ändlig uppsättning medlemskap frågor, som var och en frågar om språket innehåller ett visst ord. Det finns många algoritmer för att lära DFA, den mest kända är Ä £ algoritm på grund av Dana Angluin. Det finns dock nästan inga förlängningar av dessa algoritmer till inställningen av tidsinställda system. Vi presenterar en algoritm för att härleda en modell av ett tidsbestämt system med hjälp av Angluins installation. En av de mest populära modellen för tidtagningssystem är tidsinställd automata. Eftersom tidsinställd automata fritt kan använda ett godtyckligt antal klockor, begränsar vi vår uppmärksamhet till system som kan beskrivas av händelseinspelning automata (DERAs). I tidigare arbete har vi presenterat en algoritm för att härleda en DERA i form av en regiongraf. I detta dokument presenterar vi en ny inferensalgoritm för DERAs, som undviker att bygga en (vanligtvis oöverkomligt stor) regiongraf. Vi måste då utveckla tekniker för att sluta oss till vakter om övergångar av en DERA. Vår konstruktion avviker från tidigare arbete på slutsatsen av DERAs i det att den först konstruerar ett så kallat tidsbestämt beslut träd från observationer av systembeteende, som därefter viks in i en automaton.
Som nämndes i inledningen, det mest närbesläktade arbetet behandlar problemet med lärande händelse inspelning automata (ERAs) REF.
Inference of eventrecording automata using timed decision trees
{'venue': 'Lecture Notes in Computer Science, 4137:435–449, 2006. In Proceedings of the 17th International Conference on Concurrency Theory', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}