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基于决策过程的广义可能性时态逻辑模型检测

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基于决策过程的广义可能性时态逻辑模型检测
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-17页
  1.1 研究背景与意义第9-11页
  1.2 模型检测技术研究现状第11-14页
  1.3 本文的主要工作第14-17页
第二章 预备知识第17-27页
  2.1 Kripke结构第17-18页
  2.2 时态逻辑第18-21页
    2.2.1 线性时序逻辑(LTL)第18-19页
    2.2.2 计算树逻辑(CTL)第19-20页
    2.2.3 分支时态逻辑(CTL~*)第20-21页
  2.3 模糊集和模糊矩阵的基本概念第21-22页
  2.4 可能性测度理论第22-23页
  2.5 广义可能性Kripke结构及其广义可能性测度第23-25页
  2.6 Knaster-Tarski不动点定理第25-27页
第三章 基于决策过程的广义可能性CTL模型检测第27-53页
  3.1 广义可能性决策过程第27-36页
  3.2 广义可能性计算树逻辑第36-38页
  3.3 广义可能性计算树模型检测第38-48页
  3.4 实例应用第48-52页
  3.5 本章小结第52-53页
第四章 基于决策过程的广义可能性线性时间属性模型检测第53-79页
  4.1 广义可能性线性时间属性第53-58页
  4.2 广义可能性线性时间属性的可达可能性第58-69页
    4.2.1 最终可达事件的可能性第58-60页
    4.2.2 总是可达事件的可能性第60-62页
    4.2.3 限制可达事件的可能性第62-64页
    4.2.4 重复可达事件的可能性第64-66页
    4.2.5 持久可达事件的可能性第66-69页
  4.3 广义可能性线性时间属性的可能性测度第69-76页
    4.3.1 广义可能性正则安全属性的可能性测度第69-73页
    4.3.2 广义可能性ω-正则属性的可能性测度第73-76页
  4.4 本章小结第76-79页
第五章 基于决策过程的GPoCTL~*模型检测和可能性互模拟第79-101页
  5.1 GPoCTL~*语法和语义第79-80页
  5.2 GPoLTL模型检测算法第80-90页
    5.2.1 GPoLTL PNF语法和语义第80-82页
    5.2.2 GPoLTL模型检测算法第82-90页
  5.3 GPoCTL~*模型检测算法第90-92页
  5.4 最大可能性互模拟及其逻辑刻画第92-100页
    5.4.1 最大可能性互模拟第92-95页
    5.4.2 GPoCTL/GPoCTL~*与最大可能性互模拟的等价性第95-100页
  5.5 本章小结第100-101页
第六章 总结与展望第101-103页
  6.1 研究内容的总结第101-102页
  6.2 研究展望第102-103页
参考文献第103-115页
致谢第115-117页
攻读博士学位期间的研究成果第117页

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