基于粒子群的神经网络测试生成算法

• 作者: 刘文波 杨慎涛
• 来源期刊: 计量学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计量学 数字电路板 故障检测 测试生成 神经网络 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 页码范围: 197-201
• 页数: 5页
• 分类号: TB973
• 字数: 5136字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2015.02.19

摘要

随着集成电路的规模和复杂度的不断提高，高效地生成测试矢量已成为数字电路板故障检测的关键所在。在对测试向量自动生成问题分析的基础上，利用神经网络对被测电路进行数学建模，将测试矢量生成转化为数学问题，提出了一种高效求解该问题的粒子群优化算法。用VC++对所提出的方法进行编程实现，并对ISCAS’85国际标准电路中的一些电路进行了实验。实验数据表明，故障覆盖率达到了100%，对于小规模电路单故障的测试时间与有关文献相比减少了13%，规模相对较大的电路的测试时间减少了61%，而且电路规模越大，时间的减少就越明显。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘文波	南京航空航天大学自动化学院	102	951	15.0	27.0
2	杨慎涛	南京航空航天大学自动化学院	1	6	1.0	1.0