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Data-Driven False Validation in Cyber-Physical Systems
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种框架，结合深度神经网络与决策树，有效解决网络物理系统中的虚假验证问题，能够识别CPS中的不安全执行反例。
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关键要点
- 本文提出了一种框架，结合深度神经网络与决策树，解决网络物理系统中的虚假验证问题。
- 该框架能够识别网络物理系统中的不安全执行反例，而不是证明其不存在。
- 利用决策树的解释性加速虚假验证过程，提高了效率。
- 研究结果表明，该方法在处理具有线性和非线性动态行为的网络物理系统时，能够有效找到难以发现的反例。
- 网络物理系统在医疗、航空和自动驾驶等安全关键领域中应用广泛，确保其操作安全性至关重要。
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