: 一种基于变异真值表故障模型的神经网络测试生成算法
【摘要】: 该文提出了一种针对逻辑门功能异常的新型故障模型，即变异真值表故障模型，并结合遗传优化的神经网络测试生成算法，旨在解决传统测试生成算法计算复杂度高的问题。通过构建全面的变异真值表模型，考虑不同输入条件下的故障权重，自动生成故障字典。利用逻辑门的二值神经网络能量函数构建数字电路的约束网络，通过遗传算法求解出测试集，确保测试生成的正确性和有效性。
【关键词】: 变异真值表故障模型，神经网络，遗传算法，测试生成
【详细解释】:
1. 变异真值表故障模型：传统的测试生成算法通常基于固定值故障模型（如粘滞故障模型），但这种方法可能无法覆盖所有可能的故障情况。变异真值表故障模型则更全面地考虑了不同输入条件下的故障行为，根据这些条件赋予故障不同的权重，从而提高了故障覆盖率。
2. 神经网络在测试生成中的应用：论文利用逻辑门的二值神经网络能量函数来构建数字电路的约束网络。神经网络在这里起到了模拟电路行为的作用，能够更准确地反映电路在不同故障状态下的响应。
3. 遗传算法优化：遗传算法是一种全局优化技术，被用于寻找测试集。通过向约束网络注入由变异真值表故障模型生成的故障，遗传算法可以搜索出一组能够有效检测电路故障的测试向量，这有助于提高测试效率和测试质量。
4. 测试生成流程：
- 构建变异真值表故障模型，考虑各种输入条件下的故障权重，生成故障字典。
- 使用逻辑门的二值神经网络能量函数建立数字电路的约束网络模型。
- 通过故障字典向约束网络注入故障情况。
- 应用遗传算法在约束网络中寻找最优解，生成能够覆盖多种故障的测试集。
5. 仿真实验结果：通过实验验证，提出的故障模型和测试生成算法在提高故障覆盖率和测试效率方面表现优秀，具有较高的正确性和有效性。
总结来说，该研究提供了一种创新的测试生成策略，结合了变异真值表故障模型的全面性与神经网络和遗传算法的优化能力，为数字电路的测试设计提供了新的思路，有助于降低测试成本并提升测试质量。这种技术对于现代电子设备的可靠性和安全性评估具有重要意义。
