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基于三值神经网络的组合电路测试生成算法

作 者:吴丽华 沃晓丹 杨阳 来自:2011年第8期"智能控制系统及其应用" 阅读 37969

 要:针对集成电路的规模和复杂度不断增加而相应的测试却越来越困难的问题,本文提出了一种基于三值神经网络的组合电路测试生成算法。该算法不需要传播,也不需要回退,而是利用三值神经网络把组合电路表示成双向的神经网络,并构造网络的能量函数,用遗传算法求解能量函数的最小值点来求得测试矢量,这样就把组合电路的测试生成问题转化为数学问题。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。
关键词:三值神经网络   测试生成算法    遗传算法 能量函数

1引言
随着VLSI技术的发展,数字集成电路的复杂性和集成度在不断地提高,这使得对数字电路的测试生成越来越困难。因此,寻找新的有效的测试生成算法越来越重要。鉴于神经网络在解决优化问题方面成功的应用,国内外许多学者把集成电路测试生成与神经网络方法联系起来,并取得一定进展。但这些算法都是基于二值神经网络模型的,测试时间较长,且故障覆盖率也不能
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