基于神经网络的组合电路测试生成算法

被引:12
作者
刘晓东
孙圣和
机构
[1] 哈尔滨工业大学计算机与电气学院
[2] 哈尔滨工业大学计算机与电气学院 黑龙江哈尔滨
[3] 黑龙江哈尔滨
关键词
神经网络; 测试生成; 组合电路; 遗传算法;
D O I
暂无
中图分类号
TN406 [可靠性及例行试验];
学科分类号
080903 ; 1401 ;
摘要
介绍了一种基于神经网络的组合电路测试生成算法 .该算法不同于传统的方法是它既不需要回退也不需要故障传播的过程 .利用Hopfield神经网络模型将组合电路表示成双向的神经网络 ,通过故障注入 ,建立被测电路的约束网络 ,并构造网络的能量函数 ,将组合电路的测试矢量对应于神经网络能量函数的最小值点 ,从而运用遗传算法求解能量函数的最小值点来求得测试矢量 .在一些基准电路上的实验结果表明本算法具有较高的故障覆盖率和较短的测试时间 .
引用
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共 3 条
[1]   基于神经网络测试码生成的一个鲁棒算法 [J].
陈朝阳 ;
丁明跃 .
华中理工大学学报, 1999, (09) :90-91
[2]   一个基于神经网络的测试生成系统 [J].
陈朝阳 ;
陈光 ;
虞厥邦 ;
不详 .
电子科技大学学报 , 1997, (01) :59-62
[3]   逻辑电路神经网络模型 [J].
张中 ;
魏道政 .
电子学报, 1993, (08) :77-81