39、基于形式化精化验证原生 Java Card API

基于形式化精化验证原生 Java Card API

1. 引言

在 Java Card 开发中,为了验证原生 API 的正确性,我们构建了 JCVM(Java Card 虚拟机)的低级模型,使其与 C 实现足够接近,以便能非正式地检查它们之间的对应关系。同时,还构建了两个中间模型,将原生方法的非正式规范细化到低级模型。这些模型均使用 Coq 证明助手构建,可正式证明每个细化步骤的正确性。

2. 细化非正式规范

原生方法的模型需基于整个 JCVM 的模型构建,JCVM 被建模为状态机。状态是 JCVM 所有组件的快照,包括已安装的 CAP 文件、堆、帧栈、静态字段映像、JCRE 元素等。原生方法的非正式规范通过以下中间模型进行细化:
| 模型 | 状态机 | 数据结构 | 原生操作 | 实现依赖 | 原生方法规范 |
| — | — | — | — | — | — |
| FSP | FIVM | 抽象 | Coq 关系 | 否 | 预期输入和输出 |
| HLD | FIVM | 抽象 Coq 函数 | 否 | 抽象算法 |
| LLD | CVM | 细化 | Coq 函数 | 是 | 细化算法 |

2.1 功能规范模型
  • FIVM 状态 :在 FIVM 中,卡内存被视为一组内存单元,每个单元关联一个地址。FIVM 状态由以下组件组成:
    1. 已安装包:存储已安装的 CAP 文件列表。
    2. 堆:存储堆元素,包括对象和数组。对象由头结构表示,数组也有其头结构。
    3. 帧栈:存储帧的栈,是方法解释所需的核
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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