CTL model checking based on binary classification of machine learning
المؤلفون المشاركون
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 19، العدد 2 (31 مارس/آذار 2022)، ص ص. 249-260، 12ص.
الناشر
جامعة الزرقاء عمادة البحث العلمي
تاريخ النشر
2022-03-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
In this study, we establish and pioneer an approximate Computational Tree Logic (CTL) Model Checking (MC) technique, in order to avoid the famous State Explosion (SE) problem in the Computational Tree Logic Model Checking (CTLMC).
To this end, some Machine Learning (ML) algorithms are introduced and employed.
On this basis, CTL model checking is induced to binary classification of machine learning, by mapping all the two different results of CTL model checking into all the two different results of binary classification of machine learning, respectively.
The experimental results indicate that the newly proposed approach has a maximal accuracy of 100% on our randomly generated data set, compared with the latest algorithm in the classical CTL model checking.
Furthermore, the average speed of the new approach is at most 120 thousand times higher than that of the latest algorithm, which appears in the current version of a popular model checker called NuXMV, in the classical CTL model checking.
These observations prompt that the new method can get CTL model checking results quickly and accurately, since the SE problem is avoided completely.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhu, Weijun& Wu, Huanmei. 2022. CTL model checking based on binary classification of machine learning. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 19, no. 2, pp.249-260.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1437183
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhu, Weijun& Wu, Huanmei. CTL model checking based on binary classification of machine learning. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 19, no. 2 (Mar. 2022), pp.249-260.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1437183
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhu, Weijun& Wu, Huanmei. CTL model checking based on binary classification of machine learning. The International Arab Journal of Information Technology. 2022. Vol. 19, no. 2, pp.249-260.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1437183
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 258
رقم السجل
BIM-1437183
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر