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广义可能性计算树逻辑表达能力的研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第1章 前言第8-12页
    1.1 模型检测的研究背景第8-9页
    1.2 模型检测的研究现状第9-10页
    1.3 本文研究意义第10页
    1.4 本文主要内容第10-12页
第2章 预备知识第12-22页
    2.1 经典模型检测第12-16页
        2.1.1 Kripke结构第12-13页
        2.1.2 CTL第13-16页
    2.2 基于可能性测度的模型检测第16-19页
        2.2.1 PKS第16-17页
        2.2.2 可能性测度第17页
        2.2.3 PoCTL第17-19页
    2.3 基于广义可能性测度的模型检测第19-22页
        2.3.1 GPKS第19-20页
        2.3.2 广义可能性测度第20页
        2.3.3 GPoCTL第20-22页
第3章 GPoCTL和CTL表达能力的关系第22-32页
    3.1 IGPoCTL第22-23页
    3.2 IGPoCTL与CTL表达能力的关系第23-29页
        3.2.1 IGPoCTL公式与CTL公式等价关系的定义第23-24页
        3.2.2 CTL是IGPoCTL的子类第24-26页
        3.2.3 CTL是IGPoCTL的真子类第26-28页
        3.2.4 IGPoCTL公式与CTL公式等价关系的另一种定义第28-29页
    3.3 CTL公式转化为IGPoCTL公式的算法第29-32页
第4章 GPoCTL和PoCTL表达能力的关系第32-40页
    4.1 SGPKS第32-33页
    4.2 IGPoCTL和PoCTL表达能力的关系第33-38页
        4.2.1 IGPoCTL公式和PoCTL公式等价关系的定义第33页
        4.2.2 PoCTL是IGPoCTL的子类第33-35页
        4.2.3 PoCTL是IGPoCTL的真子类第35-37页
        4.2.4 IGPoCTL公式与PoCTL公式等价关系的另一种定义第37-38页
    4.3 PoCTL公式转化为IGPoCTL公式的算法第38-39页
    4.4 CTL、PoCTL和IGPoCTL之间的关系第39-40页
第5章 结论第40-42页
参考文献第42-46页
致谢第46-48页
攻读硕士学位期间科研成果第48页

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