基于类型的 HFL 模型检测算法
机器学习
2020-06-24 v3 计算机视觉与模式识别
信号处理
机器学习
摘要
高阶模态不动点逻辑（HFL）是模态 μ-演算的高阶扩展，且严格比模态 μ-演算更具表达力。近来已表明多种程序验证问题可自然归约为 HFL 模型检测：给定有限状态系统是否满足给定 HFL 公式的问题。本文提出一种新颖的 HFL 模型检测算法：它是首个实用算法，因为尽管 HFL 模型检测问题具有超指数最坏情况复杂度，它对典型输入运行迅速。我们的算法基于 Kobayashi 等人关于 HFL 模型检测的基于类型的刻画，并受另一高阶模型检测扩展 HORS 模型检测的基于饱和算法的启发。我们证明算法的正确性并报告实现与实验结果。
引用
@article{arxiv.1908.10417,
title = {Complex Deep Learning Models for Denoising of Human Heart ECG signals},
author = {Corneliu Arsene},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.10417},
year = {2020}
}
备注
51 pages, 23 figures