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Enregistrement W2744362221 · doi:10.1109/cjece.2016.2630421

Toward a Rigorous Approach for Verifying Cyber-Physical Systems Against Requirements

2017· article· en· W2744362221 sur OpenAlexvenueno aff
Daniel Bouskela, Thanh-Toan Nguyen, Audrey Jardin

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Electrical and Computer Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueFormal Methods in Verification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDependabilityComputer scienceCyber-physical systemRisk analysis (engineering)Systems engineeringPhysical systemReliability engineeringSoftware engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Verifying that complex cyber-physical systems such as power plants satisfy the requirements that ensure their proper operation, in particular with respect to safety, dependability, and environmental regulations, is difficult due to the large number of potential situations to be explored in terms of initiating events and their chain of consequences on the behavior of the system. This paper presents a new framework for supporting a methodology that aims at reconciling innovation (ability to explore many different solutions) and safety (ability to avoid unacceptable behavior). The general principle is to produce independently formal models of the requirements, of the possible variants of the design, and of the dynamic behavior of the system for the possible designs, then assemble them together to simulate the full system's behavior to automatically detect possible violations of the requirements.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,005
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0070,010
Science ouverte0,0060,008
Intégrité de la recherche0,0040,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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