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ML-based verification systems using discrete mathematical models
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AI
DOI：10.47974/JDMSC-2548.png)
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摘要
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验证系统对于确保计算机过程在许多领域（如黑客攻击、软件验证和数据质量检查）中的正确性和可靠性至关重要。本研究展示了一个新系统，该系统结合机器学习方法（ML）与离散数学模型，以提高测试的准确性和速度。该建议的系统采用向量测度空间和正交序列的概念，在坚实的数学基础上描述复杂的证明任务。通过向系统添加向量化收敛特性，使其能够持续改进测试结果，从而减少误报并提高检测率。
Keyword:
Discrete mathematical modeling
Vector metric space
Orthogonal sequence
Verification framework performance
期刊
J
IF:
1.1
论文数:
185
被引数:
0
机构
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