面向测试的SOC核间互连网络约简算法

随着集成电路的制造工艺和工作频率已经进入了深亚微米和吉赫兹时代,片上系统核间互连总线的串扰测试已经成为不容忽视的问题．通过对片上系统核间互连总线特征的研究,提出了一种面向测试的片上系统核间互连总线的约简算法．该算法首先对核间互连的拓扑结构进行描述,建立互连关系矩阵,并以受害线为根结点构建互连关系分级树,根据测试精度去掉多余的攻击线．其次,根据互斥算法对包含三态双向驱动源的互连线进行筛选,确定施加激励的互连线．经过约简后的互连网络可根据测试矢量生成算法生成测试矢量集．该算法使生成的测试矢量集大大缩小,并提高了测试效率．     

基于遗传算法的PCB互连测试矢量集优化初探

测试矢量生成是ＰＣＢ互连测试的关键环节，它对整个ＰＣＢ测试过程有着重要意义。本文就基于遗传算泊的ＰＣＢ互连测试矢量集优化讨论了编码策略、目标函数等问题，提出了几种遗传算子的改进方案，得出一种高效的遗传算法。实验数据证明该方法是有效的。     

基于遗传算法的PCB互连测试矢量集优化初探

测试矢量生成是PCB互连测试的关键环节,它对整个PCB测试过程有着重要意义.本文就基于遗传算法的PCB互连测试矢量集优化讨论了编码策略、目标函数等问题,提出了几种遗传算子的改进方案,得出一种高效的遗传算法.实验数据证明该方法是有效的.     

面向全迁移的小规模EFSM测试序列集生成方法

针对在扩展有限状态机（extended finite state machine, EFSM）模型上测试序列集生成效率低、规模大等问题,提出了一种面向全迁移的小规模测试序列集生成方法。该方法基于改进的自适应多种群遗传算法（improved adaptive multi-population genetic algorithm, IAMGA）。首先,利用迁移覆盖增益设计适应度函数,使每次生成的可行迁移路径均能产生迁移覆盖增益;然后,根据个体的可行迁移划分子种群,并在子种群内使用轮盘赌算法进行选择,克服了“早熟”问题,提高了全迁移覆盖的成功率;再利用种群的平均路径通过率自适应地调整交叉和变异概率,加快了收敛速度;最后,通过倒序遍历测试序列集去除冗余序列,进一步压缩了测试序列集规模。实验结果表明,与面向单迁移的测试序列生成方法相比,本文所提出的测试序列生成方法面向全迁移,仅一次就能以90%以上的成功率生成满足全迁移覆盖的测试序列集；与传统的遗传算法相比,IAMGA算法生成的测试序列集的平均规模减少了50%,平均迭代次数也减少了20%。本文提出的测试序列集生成方法可有效提高EFSM测试序列集生成的效率和质量。     

一个基于神经网络的测试生成系统

介绍了一个基于组合电路的Hopfield神经网络模型的测试生成系统,系统中运用概率松驰搜索算法求解给定故障的测试矢量。实验结果表明了该系统的可行性。     

矢量空间访问结构上的秘密共享RSA数字签名体制

构造了一种新的签名体制,即矢量空间访问结构上的秘密共享RSA数字签名体制. 该体制在有限环中建立矢量空间秘密共享方案,使N个参与者共享RSA签名体制的秘密密钥,能保证矢量空间访问结构Γ中参与者的授权子集生成有效的RSA群签名,而参与者的非授权子集不能生成有效的RSA群签名. 与已有体制相比,该体制不需要求逆,具有更广泛的应用范围.     

一种数字集成电路故障的自动检测方法

本文在逻辑电路一般测试原理的基础上，提出了实现数字集成电路故障自动诊断的一种方法。包括诊断模型的建立，测试向量的生成及诊断测试的实现电路。     

模糊事件的概率测度熵

通过对模糊事件及其概率测度的定义引出有限集上模糊子集熵的概念。运用模糊事件及概率测度的基本性质,给出了模糊熵的一些基本定理。     

基于基因表达谱的结肠癌特征基因选取

在分析肿瘤基因表达谱的基础上,运用模式识别方法选取结肠癌特征基因.利用浮动顺序搜索算法在结肠癌基因表达谱数据中生成若干个候选特征基因子集,再以RBF支持向量机作分类器,以其在训练集和测试集中的错误分类率为依据,从候选特征基因子集中选取结肠癌特征基因集合.实验结果表明了该方法的可行性和有效性.     

面向Length_N测试覆盖准则的测试用例生成技术研究

针对路径覆盖测试的可行性,提出了一种新的路径测试覆盖准则(Length_N准则).首先把测试用例生成归纳为多目标函数的优化问题,其有效方法是根据程序运行结果指导生成过程,通过不断迭代,生成符合要求的测试数据集.为了提高生成效率,对遗传模拟退火算法的编码、适应度函数、交叉概率做了一定的改进;并在此基础上来自动生成测试用例.实验结果表明该方法在效率上较遗传算法、随机测试数据生成方法有很明显的提高,在可行性上比路径覆盖准则也有很大的改善.     

一种基于边界扫描的FPGA测试优化生成算法

在FPGA(fieldprogrammablegatearray)的故障诊断中,经常需要限定测试向量集的紧凑性指标.针对在限定紧凑性指标的前提下提高测试向量集的故障诊断能力问题,在分析了传统最小权值算法的基础上,提出了一种基于边界扫描的FPGA测试优化生成算法———最小权值优化算法.该算法要求所生成的测试向量集具备最小的权值,而且对权值最大的向量子集中的各向量施加了必须的约束条件.实验表明,最小权值优化算法能够减少征兆误判现象和征兆混淆现象,而且经过编程仿真模拟,优化后的算法的征兆混淆率要优于原有的最小权值算法,是一种实用的测试生成优化算法.     

基于搜索状态控制的组合电路测试生成算法

EST算法第一次提出了测试码搜索状态的概念,并采用E-前沿来描述测试码搜索的不同状态,通过引入状态等价的概念,缩小了测试码搜索空间．本文通过对搜索状态等价的研究,得出了基于搜索状态控制的测试生成算法．该方法应用E-前沿的控制关系可以减少搜索空间,大大减少了测试生成的时间．     

天线阵方向图一种改进综合方法

提出天线阵方向图的一种综合方法，把待求的阵因子视为若干组“子阵”因子的叠加。每个“子阵”对应一个相位线性递变、幅度按一安规律加权的阵元电流谐波，“子阵”阵因子的空间指向对应一定的空间抽样点。各空间谐波之和即为阵元的总激励，它对应待求的阵因子。调整空间的谐波的个数，相对幅度及空间抽样点位置，即可综合出现理想的方向图，最后给出一个设计实例用以说明这种综合方法。     

A new approach to test generation for combinational circuits

Aimed at the generation of high-quality test set in the shortest possible time, the test generation for combinational circuits (CC) based on the chaotic particle swarm optimization (CPSO) algorithm is presented according to the analysis of existent problems of CC test generation, and an appropriate CPSO algorithm model has been constructed. With the help of fault simulator, the test set of ISCAS’85 benchmark CC is generated using the CPSO, and some techniques are introduced such as half-random generation, and simulation of undetected faults with original test vector and inverse test vector. Experimental results show that this algorithm can generate the same fault coverage and small-size test set in short time compared with other known similar methods, which proves that the proposed method is applicable and effective.     

一种基于TRC-LFSR结构的二维测试向量压缩设计

基于扭环计数器TRC和线性反馈移位寄存器LFSR,提出了一种可实现二维测试向量压缩的测试向量生成器．采用基于TRC的测试集嵌入技术实现测试向量集的垂直压缩,利用LFSR重播种技术实现测试向量集的水平压缩,从而显著地减少确定性测试向量集的长度和宽度．理论分析表明,采用该设计编码一个含有s_max个确定位的测试向量所需的LFSR长度从s_max+20减小到s_max+2,提高了编码效率．为了减少所需LFSR种子的个数,提出了一种有效的LFSR种子选择算法．这里,每个LFSR种子首先被解码成TRC种子,再由TRC种子产生2n²+n的测试向量．针对ISCAS89实验电路的实验结果表明,相对于现有的算法,采用该设计实现的测试电路,存储位数最大可减少69％,并且测试控制逻辑电路简单,可重用性好．     

基于广义信息论的决策森林数据挖掘模型

针对模式识别中的多分类器集成,通过挖掘测试样本特征属性的相关性,结合训练集的条件独立性分析对每个样本赋予分类规则,构造分类森林(而非单个决策树)进行模型集成。整个学习过程能够自适应确定各决策树结构和数量,并充分发挥集成模型的伸缩性和扩展性。在UCI机器学习数据集上的实验结果验证了本方法的有效性。     

测试产生的神经网络方法及若干问题研究

介绍了在微机上开发的一种基于神经网络的测试生成系统结构,详细讨论了系统中各模块的实现方案。从提高效率的角度,对电路测试生成中神经网络这一方法的发展及今后须解决的问题做了讨论。     

Diversity controlled multiobjective particle swarm optimization

For solving the premature in traditional multiobjective particle swarm optimization,a multi-objective particle swarm optimization based on diversity control is proposed.The proposed algorithm utilizes a diversity metric,which is based on weight vectors,to evaluate the population diversity in each generation and control the evolution process of the algorithm adaptively.To maintain population diversity,an adaptive mutation strategy based on Steffensen’s method is adopted to update the repository population.With the purpose of balancing the population diversity and convergence,the global best positions of particles areselected adaptively.This algorithm is compared with several widely used multiobjective evolutionary algorithms on a set of benchmark test problems in the experimental part.Statistical results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.     

基于扩展有限状态机的类测试用例生成方法

为了实现软件测试用例的自动生成,提高软件开发效率和软件质量,利用扩展的有限状态机模型(EF-SM)和数据流分析方法,对类、类的消息传递和类状态变化进行了分析和研究,提出了一种基于扩展有限状态机模型的类测试用例集的生成算法.此算法能自动生成满足All_use路径覆盖标准的测试用例集,并能保证测试用例的路径长度最短.     

一种基于深度学习的PCB图像字符检测方法

利用印刷电路板（PCB）残片图像的字符检索完整PCB图像,是解决PCB残片溯源难题的一种有效方法;为此,提出了一种高性能的PCB图像字符检测方法。基于残差网络结构实现特征金字塔的提取,设计双检测头进行字符区域预测,引入结构相似性损失函数优化网络;设计了一种适合PCB图像的字符区域热力图标签生成算法以训练网络;采用多种数据增强、多尺度检测等策略提高字符检测性能。在自建PCB图像数据集上进行测试,该方法的字符检测精准率为95.6%、召回率为92.4%;特别是综合指标F1为93.6%,优于对比方法,证明了针对PCB图像字符检测问题,所提出的综合检测方法可与当前自然场景图像字符检测的先进方法媲美。