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针对数字电路测试矢量生成复杂、数量庞大的问题，研究了采用遗传算法进行优化选择的数字电路动态电流测试矢量生成方法。利用遗传算法全局优化、并行处理结构等特性来获得冗余度较小的精简测试集。将得到的测试集施加至电路中，并检测数字电路动态电源电流，再采用小波包分析提取故障特征信息，用BP神经网络来进行故障定位。以ISCA85’基准电路C432为例，验证了文中方法的有效性和可行性。实验结果表明所提出的新方法可以在较小的测试集下达到100％的故障诊断率。