基于粒子群的神经网络测试生成算法.pdf

本文主要探讨了一种基于粒子群优化算法的神经网络测试生成方法，用于解决集成电路中的数字电路板故障检测问题。随着集成电路规模和复杂度的增加，如何高效地生成测试向量成为了一个关键问题。作者杨慎涛和刘文波通过分析测试向量自动生成的问题，提出了一种新的解决方案。 文章介绍了神经网络在数据建模中的应用，利用神经网络对被测电路进行数学建模。这种建模方法能够将复杂的电路行为抽象为可处理的数学模型，从而将测试向量生成转化为一个数学问题。神经网络因其强大的非线性映射能力和自我学习特性，适合处理这类问题。 接着，文章提出了一种粒子群优化算法（PSO）来高效求解上述数学问题。粒子群优化是一种全局优化算法，通过模拟鸟群或鱼群的行为来搜索最优解，具有良好的全局搜索性能和并行计算能力。在本研究中，粒子群优化算法用于寻找能有效检测电路故障的测试向量。 作者使用VC++编程语言实现了该算法，并在ISCAS '85国际标准电路集上进行了实验。实验结果表明，该方法的故障覆盖率达到了100%，对于小规模电路的单故障测试时间相比已有文献减少了13%，对于规模较大的电路，测试时间减少了61%。而且，随着电路规模的增大，时间减少的趋势更为明显。这表明，该方法在处理大规模电路时具有更好的效率。 关键词涉及到的领域包括计量学、数字电路板故障检测、测试生成、神经网络以及粒子群算法。这些关键词反映了研究的核心内容和所应用的技术。文章的研究成果对于提高集成电路的测试效率，降低检测成本，以及促进集成电路设计和制造领域的技术进步具有重要意义。 该研究提供了一种结合神经网络和粒子群优化算法的创新方法，用于生成高效的测试向量，有效地解决了数字电路板故障检测的问题。这种方法不仅提高了测试覆盖率，还显著减少了测试时间，特别是在处理大规模电路时表现出优越的性能。