Abstraction Refinement via Inductive Learning
Abstraction Refinement via Inductive Learning
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通过归纳学习进行抽象细化
DOI：
10.1007/11513988_50
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发表时间：
2005
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Shmuel Sagiv
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Alexey Loginov;T. Reps;Shmuel Sagiv
本文涉及如何自动创建抽象以进行程序分析。我们证明了归纳学习，其目的是从一组观察到的实例中识别一般规则，为问题提供了新的杠杆作用。基于归纳学习的方法的优点是，它不需要使用定理供体。
This paper concerns how to automatically create abstractions for program analysis. We show that inductive learning, the goal of which is to identify general rules from a set of observed instances, provides new leverage on the problem. An advantage of an approach based on inductive learning is that it does not require the use of a theorem prover.