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P2 Symbolic Verification of Fuzzy Logic Models

模糊逻辑模型的符号验证
ASE 2023 38th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2023匹配度 2/10 · 该论文研究模糊逻辑模型的符号执行验证，属于形式化验证/程序验证，但未涉及用户关注的核心方向：ML/Agentic 程序的静态分析、LLM 与静态分析/形式化验证的交叉、浮点或贝叶斯程序分析。仅在广义“程序验证”上有些许关联，因此匹配度低。引用 3 inbox
Siang Zhao, Zhongyang Li, Zhenbang Chen, Ji Wang
程序验证
crossref: 2026-09-12dblp: 2026-09-12

AI 速览

一句话：提出基于符号执行的模糊逻辑模型验证方法，并实现常用函数与推理规则的环境模型。

本文是一篇扩展摘要，关注模糊逻辑模型正确性验证困难的问题。作者将模糊逻辑模型视为程序，提出一种基于符号执行的验证方法，并为模糊逻辑模型中的常用函数和推理规则开发并实现了环境模型。初步评估表明，该方法在验证模糊逻辑模型方面具有潜力。由于是进行中的工作，文中主要介绍方法框架与实现，而非完整的形式化保证或大规模实验结论。

问题
模糊逻辑应用广泛，但验证其模型正确性仍然困难。
方法
将模糊逻辑模型视为程序，基于符号执行进行验证，并为常用函数和推理规则实现环境模型。
评估
初步评估展示了该验证方法的潜力。
原文摘要（Abstract）

Fuzzy logic is widely applied in various applications. However, verifying the correctness of fuzzy logic models can be difficult. This extended abstract presents our ongoing work on verifying fuzzy logic models. We treat a fuzzy logic model as a program and propose a verification method based on symbolic execution for fuzzy logic models. We have developed and implemented the environment models for the common functions and the inference rules in fuzzy logic models. Our preliminary evaluation shows the potential of our verification method.

链接与引用

DOI 原文 · DBLP

BibTeX 
@inproceedings{ZhaoLCW23,
  title = {Symbolic Verification of Fuzzy Logic Models},
  author = {Siang Zhao and Zhongyang Li and Zhenbang Chen and Ji Wang},
  booktitle = {ASE},
  year = {2023},
  doi = {10.1109/ase56229.2023.00087}
}