LearnLib2: Ein skalierbares Framework zur beobachtungsbasierten Extrapolation von Verhaltensmodellen

• Antragsteller: Professor Dr. Bernhard Steffen
• Fachliche Zuordnung: Softwaretechnik und Programmiersprachen
• Förderung: Förderung von 2003 bis 2013
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 5393360

• Erstellungsjahr: 2016

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Keine Zusammenfassung vorhanden

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

• Introduction to Active Automata Learning from a Practical Perspective. In: SFM, Springer LNCS Bd. 6659, S. 256– 296 (2011)
  Bernhard Steffen, Falk Howar, Maik Merten
  
• Active learning of interface programs. Dissertation, TU Dortmund (2012)
  Falk Howar
  
• Active automata learning for real-life applications. Dissertation, TU Dortmund (2013)
  Maik Merten
  
• Learning register automata: from languages to program structures. In: Machine Learning, Bd. 96, Nr. 1–2, S. 65–98 (2014)
  Malte Isberner, Falk Howar, Bernhard Steffen
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1007/s10994-013-5419-7)
• A succinct canonical register automaton model. In: Journal of Logic and Algebraic Methods in Programming, Bd. 84, Nr. 1, S. 54–66 (2015)
  Sofia Cassel, Falk Howar, Bengt Jonsson, Maik Merten, Bernhard Steffen
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.jlamp.2014.07.004)
• Foundations of Active Automata Learning: An Algorithmic Perspective. Dissertation, TU Dortmund (2015)
  Malte Isberner