注塑模结构CAD的柔性问题

本文首先对注塑模结构ＣＡＤ的重要性及尚存在的问题进行分析。接着提出在注塑模ＣＡＤ三维系统的基础上采用“自顶向下”的设计流程,对实现该流程的关键技术进行讨论,提出了塑件骨架的构型,模具符号零件,装配模型等概念,此外,本文还对参数化设计技术在注塑模具结构ＣＡＤ柔性化方面的应用进行了讨论。     

基于测试向量中不确定位的漏电流优化技术

众所周知,CMOS电路测试时由漏电流引起的漏电流功耗在测试功耗中处于重要地位.降低测试时的漏电流对于延长需要周期性自测试的便携式系统电池寿命、提高测试的可靠性和降低测试成本都至关重要.文章首先分析了漏电流的组成,和与之相关的晶体管的堆栈效应.然后,我们提出了一种基于测试向量中不确定位(X位)、使用遗传算法优化集成电路测试时漏电流的方法.实验结果证明在组合电路和时序电路测试中该方法能够在不影响故障覆盖率的条件下,有效优化测试时电路的漏电流.     

SoC测试中低成本、低功耗的芯核包装方法

提出一种SoC测试中新颖的并行芯核包装方法（parallel core wrapper design,pCWD）,该包装方法利用扫描切片重叠这一特点,通过缩短包装扫描链长度来减少测试功耗和测试时间．为了进一步减少测试时间,还提出了一种测试向量扫描切片划分和赋值算法．实验结果表明,针对ITC2002基准SoC集中d695芯片,应用并行包装方法和测试向量切片划分及赋值算法,能够减少50％的测试时间及95％的测试功耗．     

Bayes 网络推理结论的解释机制研究

提出一种关于Bayes网络的解释机制,用于解释证据对推理结论的作用程度、方向及路径．引入必要性和充分性因子作为度量来评价证据对推理结论的作用程度;通过定性分析网络结构特点,找出与推理结论有关的节点,在此基础上,结合定量分析找出组成作用路径的子链,并分析这些子链对推理结论的作用,由此生成和解释证据对推理结论的作用路径．实验结果验证了方法的有效性．     

一种有效的低功耗扫描测试结构——PowerCut

扫描测试是超大规模集成电路测试中最常用的一种技术.但在扫描测试过程中,扫描单元的频繁翻转会引起电路中过大的测试功耗,这对电路测试提出了新的挑战.提出了一种新颖的低功耗全扫描结构--PowerCut,通过对扫描链的修改,加入阻隔逻辑,有效降低扫描移位过程中的动态功耗,同时加入控制单元,使电路在扫描移位过程时进入低漏电流状态,降低了电路的静态功耗.实验表明该结构在较小的硬件开销范围内有效地减小了扫描测试功耗.     

数据库关键条件属性集确定方法及应用

在大数据库中确定关键条件属性集,是使用基于粗集理论的集合论生成分类规则算法的重要步骤。该文在简述分类规则形成算法的基础上,对确定关键条件属性集的模糊聚类算法进行了详细的讨论,并给出该方法应用的一个实例。     

Rudimentary结构等价性及其应用研究

Bayesian网的结构学习是Bayesian网研究的难点之一．当问题中的变量较多时，通过结构学习得到的网络结构往往不具有唯一性．文中通过对Bayesian网结构等价性的研究，提出了Rudimentary结构等价性定理，并给出了该定理的证明．该等价性定理为提高结构学习的速度和优化Bayesian网的结构提供了理论依据．实验结果表明该定理具有较好的实用价值．     

设计决策专家系统的研究与实现

设计决策是一类重要的决策问题,是专家系统技术用于设计领域的主要求解对象。本文以冲裁工艺设计专家系统作为设计决策专家系统的一个实例,讨论其主要特点及实现技术,包括面向对象的知识表示和推理机制,图形的自动识别处理与生成,模糊知识表示与模糊推理技术的灵活应用,等等。     

改进学习贝叶斯网络结构的MDL准则

文章针对用于BN结构学习的MDL准则在继承性方面的不足,通过扩充DL测度的组成要素,在其中增加一项旨在反映目标网络结构与当前网络结构拓扑差异度的描述长度指标,改进MDL准则,使其具备处理先验知识的能力。     

基于量子遗传算法的贝叶斯网络结构学习

将量子遗传算法用于贝叶斯网络(BN)的结构学习,对BN结构进行量子编码得到染色体,通过量子变异操作使其作为一个完备的独立解空间进行演化,可快速搜索到全局最优的网络结构。实验结果表明,量子遗传算法用于BN结构学习,可取得很好的效果。