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神经网络在组合电路故障模拟测试生成算法中的应用 总被引:9,自引:0,他引:9
本文在基于故障模拟的测试生成算法基础上,提出了一种初始测试矢量的生成方法,即采用神经元网络模型来生成初始矢量,既避免了随机生成初始矢量的盲目性,又避免了确定性算法使用回溯所带来的大运算量。试验结果证明这种方法是有效的。 相似文献
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本文描述了电路基于呆滞型故障模型的功能级测试生成的概念及临界二元树用于功能级温度生成的方法,提出了一种新的临界输入动态识别方法,以求获得较小的CBT规模,加速测试生成过程。 相似文献
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电路测试神经网络方法中求多个测试矢量 总被引:7,自引:0,他引:7
文章研究在数字电路测试的神经网络方法中求给定故障对应的多个测试矢量的方法,首先提出了一种求多个测试矢量的遗传进化方法,然后提出了一种矢量扰动方法,通过这两种者的结合使用,能获得被测电路较小的完备测订,从而提高了电路测试神经网络的方法的性能。 相似文献
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基于神经网络模型测试生成的学习策略 总被引:2,自引:0,他引:2
本文描述一种基于组合电路的Hopfield神经网络模型的测试生成系统,重点介绍了系统中实现神经网络学习并记忆基于电路拓扑的知识信息的学习策略,从而将基于电路拓扑的知识与数学计算结合起来,最后给出了实验结果。 相似文献
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基于遗传算法生成的测试矢量集的故障覆盖率要低于确定性方法.本文分析指出造成这种现象的一个可能原因在于,组合电路测试生成过程中存在高阶、长距离模式,从而导致遗传算法容易陷人局部极值或早熟收敛.为此,本文首次提出使用分布估计算法生成测试矢量.该方法使用联合概率分布捕捉电路主输人之间的关联性。从而避免了高阶、长距离模式对算法的影响,缓解了算法早熟收敛问题.针对ISCAS-85国际标准组合电路集的实验结果表明,该方法能够获得较高的故障覆盖率. 相似文献
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把遗传算法与蚂蚁算法运用于组合电路向量自动生成系统,并比较两者性能的优劣,根据实验结果进一步提出优化组合方案,将此方案应用于同步时序电路的测试向量自动生成系统中。提出一种优化的数字电路的测试向量自动生成系统。这个系统集合了蚂蚁算法和遗传算法的优点,使系统能在更短时间生成更小的测试集,而又能达到原先的故障覆盖率。 相似文献
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SAT数据结构与组合测试生成 总被引:3,自引:3,他引:0
刘歆 《微电子学与计算机》2003,20(5):39-44,61
有效的布尔可满足性算法必然包括有效的数据结构。本文深入地分析了用于回溯搜索SAT算法的数据结构,指出了它们各自所具有的优势和不足。并将SAT应用于组合电路的测试生成中。根据应用的特点和在分析的基础上,设计并实现了一个主要是针对组合测试生成的SAT算法,初步的实验结果证明了它在测试生成应用中的有效性。 相似文献
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基于遗传算法的数字电路测试生成方法 总被引:3,自引:0,他引:3
本文提出了一种基于遗传算法的数字电路测试图形生成方法,首先把被测电路的门级描述转化为易于计算的非线性网络,然后用遗传算法找到网络能量函数的最优解,从而得到被测电路的测试集.这种方法对可测故障都能生成测试,能方便地产生多故障的测试图形,同时具有较好的并行性,易于在多处理机上实现. 相似文献
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集成电路规模的急剧增大显著加了测试成本。针对集成电路测试成本过高的问题,提出了一种适应性测试方法。将最小冗余最大相关算法与BP神经网络相结合。首先通过最小冗余最大相关算法选择重要的测试项,仅测试重要的测试项并组成特征集合,然后使用BP神经网络模型预测测试结果。实验结果表明,相较于传统测试方法,该方法以牺牲0.1%的测试逃逸率为代价,降低了45%以上的测试成本。与其他适应性测试方法相比,该方法的测试逃逸降低91%以上,可以在测试成本和测试质量之间选择最优解。 相似文献
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本文首先提出,CMOS电路的最大动态功耗计算,可以通过计算在特定输入序列作用下电路中的不变门数的最小值来实现。本文提出的极性推导、赋值法可以快速求解不变门数的最小值,并生成相应的输入序列。该算法与电路的输入变量数无关。 相似文献