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面向转移偏差的离散系统神经符号鲁棒性分析
Shih-Jie Shih, Jonghan Lim, Ilya Kovalenko, Rômulo Meira-Góes
- 发表年份
- 2026
- 访问权限
- 开放获取
摘要
本文提出了一种神经符号计算框架，用于离散事件系统的鲁棒性分析，通过大型语言模型推断可行偏差转移集合，再通过符号层计算鲁棒性保证。该方法在三个案例研究中减少了保守性并提升了可扩展性。
关键词
neurosymbolicrobustness analysisdiscrete-event systemslarge language modelsformal verification
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