基于粒子群的神经网络测试生成算法

来源：计量学报杂志2015年第2期北京时间：

作者：杨慎涛,刘文波

单位：南京航空航天大学自动化学院, 江苏 南京 210016

摘要：随着集成电路的规模和复杂度的不断提高,高效地生成测试矢量已成为数字电路板故障检测的关键所在。在对测试向量自动生成问题分析的基础上,利用神经网络对被测电路进行数学建模,将测试矢量生成转化为数学问题,提出了一种高效求解该问题的粒子群优化算法。用VC++对所提出的方法进行编程实现,并对ISCAS’85国际标准电路中的一些电路进行了实验。实验数据表明,故障覆盖率达到了100%,对于小规模电路单故障的测试时间与有关文献相比减少了13%,规模相对较大的电路的测试时间减少了61%,而且电路规模越大,时间的减少就越明显。

关键词：计量学; 数字电路板; 故障检测; 测试生成; 神经网络; 粒子群算法