Методы построения конечных автоматов на основе ...

64известно, какие состояния являются допускающими, поэтому указанныевероятности могут быть вычислены.Кроме описанного способа выполнения операции мутации врассматриваемой работе также предлагается метод: для каждого состояниязапоминаются строки, которые оно должно принимать, и строки, котороеоно должно не принимать. В соответствии с алгоритмом расстановкипометок, состояние будет допускающим, если строк, которое оно должнодопускать больше, чем строк, которое оно не должно допускать, инедопускающим – в противном случае. При выполнении операциимутации случайным образом выбирается строка, которую автоматклассифицирует неправильно. После этого случайным образом выбираетсяодин из переходов, которые используется при обработке выбраннойстроки. Изменению подвергается та ячейка таблицы переходов, котораяему соответствует.Для сравнения алгоритмов в рассматриваемой работе применялосьдва набора тестовых данных. Первый строился так же, как второй набортестовых данных в работе [88] (описание приведено выше). Второй наборданных был зашумленным – для некоторых строк из обучающего наборабыло неправильно указано, должны они допускаться автоматом или нет.На первом наборе данных проводилось сравнение четырехалгоритмов: не использующего алгоритм расстановки пометок (plain); метода из работы [88] (smart labeling); метода, использующего первый из предлагаемых в рассматриваемойработе подходов к выполнению операции мутации (sampled); метода, использующего второй из предлагаемых в рассматриваемойработе подходов к выполнению операции мутации (quick-sampled).Результаты вычислительных экспериментов показали, что привосьми состояниях автомата, на основе которого генерировались