【摘 要】
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针对传统测试生成算法计算复杂度高的问题,提出一种针对逻辑门功能异常的故障模型,并给出了基于遗传优化的神经网络测试生成算法.首先,与传统算法以固定值故障为目标不同,构
【机 构】
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海军航空工程学院研究生二队,海军航空工程学院科研部
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针对传统测试生成算法计算复杂度高的问题,提出一种针对逻辑门功能异常的故障模型,并给出了基于遗传优化的神经网络测试生成算法.首先,与传统算法以固定值故障为目标不同,构建更全面的变异真值表故障模型,在考虑各输入条件下故障的不同权重的同时,按故障模型自动生成故障字典;然后,测试生成算法利用逻辑门的二值神经网络能量函数,构成数字电路的约束网络;最终,调用故障字典向约束网络注入故障,通过遗传算法求解出被测电路的测试集.仿真实验结果显示,所提的故障模型更加全面,且测试生成算法具有正确性和有效性.
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