21、自动化技术在验证和分析中的应用与发展

自动化技术在验证和分析中的应用与发展

1. 引言

自动化技术在验证和分析领域的应用已经逐渐成为现代科技发展的重要组成部分。尤其是在复杂的系统中，自动化技术能够帮助工程师和研究人员更好地理解系统的行为，预测潜在的问题，并提出有效的解决方案。本文将探讨自动化技术在验证和分析中的最新进展，重点介绍2023年国际自动化技术验证与分析研讨会（ATVA 2023）的相关内容，包括自动机、概率系统、双目标字典序优化等方面的研究成果。

2. 自动机的学习与应用

2.1 非线性混合自动机的学习

Amit Gurung等人提出了一种从输入-输出时间序列数据中学习非线性混合自动机（HA）的方法。该方法能够处理黑盒混合系统（HS），并且在每次转换时允许重置关联。具体步骤如下：

1. 数据收集 ：从黑盒混合系统中获取一组输入-输出时间序列数据。
2. 模型初始化 ：初始化一个简单的非线性混合自动机模型。
3. 参数估计 ：使用最大似然估计或其他统计方法估计模型参数。
4. 模型验证 ：通过交叉验证等方法验证模型的有效性。
5. 模型优化 ：根据验证结果调整模型参数&