Abstrakt. Befintliga algoritmer för regelbunden inferens (aka automata lärande) gör det möjligt att härleda en ändlig tillstånd maskin genom att observera den utgång som maskinen producerar som svar på en vald sekvens av ingång strängar. Vi generaliserar vanliga inferenstekniker för att härleda en klass av statsmaskiner med ett oändligt tillståndsutrymme. Vi anser Mealy maskiner utökade med tillståndsvariabler som kan anta värden från en potentiellt obegränsad domän. Dessa värden kan passeras som parametrar i inmatnings- och utmatningssymboler och kan användas i tester för likhet mellan tillståndsvariabler och/eller meddelandeparametrar. Detta är till vår kännedom den första utvidgningen av regelbunden slutledning till oändliga statliga system. Vi avser att använda dessa tekniker för att generera modeller av kommunikationsprotokoll från observationer av deras input-output beteende. Sådana protokoll har ofta parametrar som representerar nodadresser, anslutningsidentifierare, etc. som har en stor domän, och där test för jämlikhet är den enda meningsfulla verksamheten. Vår förlängning består av två faser. I den första fasen tillämpar vi en befintlig inferensteknik för finit-state Mealy-maskiner för att generera en modell för det fall att värdena tas från en liten datadomän. I den andra fasen omvandlar vi denna finit-state Mealy maskin till en oändlig-state Mealy maskin genom att vika den till en kompakt symbolisk form.
Det arbete som beskrivs i REF presenterar ett tillvägagångssätt för att härleda tillståndsmaskiner med ett oändligt tillståndsutrymme.
Regular inference for state machines using domains with equality tests
{'venue': 'FASE', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}