确定性自底向上名词树自动机的主动学习
摘要：确定性自底向上标称树自动机 (DBNTA)，其操作的是标签为有限轨道标称集的节点的树。我们证明了 DBNTA 可识别的语言类的 Myhill-Nerode 定理，并提出了 DBNTA 的主动学习算法。该算法可以处理任何支持度至少的数据对称性，不限于等同对称性和/或完全顺序对称性。为了证明算法的终止性，我们对标称集定义了一个偏序，并证明了任意两个轨道有限集之间不存在关于该偏序的无限链。
作者：R. Nakanishi, Y. Takata, H. Seki
论文ID：2208.08319
分类：Formal Languages and Automata Theory
分类简称：cs.FL
提交时间：2022-08-18