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摘要:
针对数字电路多固定故障测试生成故障覆盖率低和平均测试生成时间长的问题,提出了人工蜂群和神经网络优化的数字电路多固定故障测试生成算法.该算法首先通过等效的方法得到多固定故障的单固定故障模型,再使用Hopfield二值神经网络的方法得到单固定故障的约束电路模型,最后使用人工蜂群优化方法求解故障约束电路接口电路的能量函数的零值点获得原电路的多固定故障的测试生成矢量.实验结果(在ISCAS'85国际标准测试电路上)表明该算法的故障覆盖率可达98.5%以上,平均测试生成时间小于0.25 μs.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于人工蜂群算法的数字电路多故障测试生成算法
来源期刊 重型机械 学科 工学
关键词 神经网络 人工蜂群算法 约束电路 能量函数
年,卷(期) 2016,(3) 所属期刊栏目 新技术新设备
研究方向 页码范围 6-12
页数 7页 分类号 TN407
字数 3236字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李艳娟 东北林业大学信息与计算机学院 29 78 4.0 8.0
2 赵莹 北华大学电气信息工程学院 29 29 2.0 3.0
3 马占辉 北华大学电气信息工程学院 6 12 1.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络
人工蜂群算法
约束电路
能量函数
研究起点
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
重型机械
双月刊
1001-196X
61-1113/TH
大16开
陕西省西安市辛家庙西安重型机械研究所
52-38
1953
chi
出版文献量(篇)
2632
总下载数(次)
2
总被引数(次)
9507
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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