一种基于混沌神经网络的自动测试生成算法

被引：2

作者：

徐红兵

李焱骏

王厚军

机构：

[1] 电子科技大学自动化工程学院,电子科技大学自动化工程学院,电子科技大学自动化工程学院成都,成都,成都

来源：

仪器仪表学报 | 2002年 / S3期

关键词：

测试生成; 混沌; 神经网络; 模拟退火;

D O I：

10.19650/j.cnki.cjsi.2002.s3.026

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

阐述了一种基于混沌神经网络的自动测试生成 (ATPG)算法。由神经元构成的双向神经网络来表示组合电路 ,神经元的阈值和神经元之间的连接权值则代表了电路的功能。给电路注入故障后 ,网络中的神经元的状态在满足测试序列的时候 ,神经网络的能量函数具有全局最小点。采用具有衰减步长的混沌模拟退火 (CSA)算法来找到能量函数的最小点 ,实现了组合电路的自动测试生成。计算机仿真表明了算法的可行性。

引用

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