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声明
第一章绪论
§1.1数字电路测试生成的发展
§1.2研究目标及意义
§1.3研究内容和结构安排
第二章基于模拟的自动测试生成
§2.1基于模拟的自动测试生成过程
§2.2故障模型
§2.2.1引言
§2.2.2故障模型
§2.3预处理技术
§2.3.1生成被测电路的目标故障表
§2.3.2可测性分析
§2.4故障模拟器
§2.4.1引言
§2.4.2 HOPE的技术分析
§2.4.3 HOPE的特点
§2.4.4小结
第三章基于蚂蚁算法的同步时序电路初始化研究
§3.1引言
§3.2蚂蚁算法的基本原理
§3.2.1蚂蚁算法的基本原理
§3.2.2规则定义
§3.2.3蚂蚁算法的实现步骤
§3.3时序电路初始化方法
§3.4基于蚂蚁算法的同步时序电路初始化
§3.4.1算法描述
§3.4.2规则定义
§3.4.3算法的实现步骤
§3.5实验结果
§3.6结论
第四章基于蚂蚁算法和遗传算法交叉的时序电路初始化
§4.1引言
§4.2遗传算法概述
§4.2.1遗传算法的发展过程
§4.2.2遗传算法的基本原理
§4.2.3 GA的收敛性
§4.2.4遗传算法的特点
§4.3基于蚂蚁算法和遗传算法交叉的时序电路初始化
§4.3.1时序电路初始化算法描述
§4.3.2遗传算法的组成因子
§4.4实验结果
§4.5结论
第五章基于蚂蚁算法的时序电路测试矢量生成
§5.1引言
§5.2基于蚂蚁算法的时序电路测试矢量生成
§5.2.1算法描述
§5.2.2规则定义
§5.2.3算法实现框图
§5.2.4基于蚂蚁算法的ATPG实现过程
§5.2.5测试生成实例
§5.3实验结果
§5.4小结
第六章基于遗传算法的测试矢量动态压缩研究
§6.1引言
§6.2遗传算法在测试矢量动态压缩中的实现
§6.2.1基于蚂蚁算法和GA的测试矢量生成流程
§6.2.2遗传算法在测试矢量生成中的实现
§6.2.3算法的实现步骤
§6.2.4遗传算法的组成因子
§6.3实验结果
§6.4小结
第七章MCM互连测试中的神经网络模型研究
§7.1互连测试方法
§7.2互连故障模型
§7.3互连测试神经网络模型研究
§7.3.1符号定义
§7.3.2互连结点正常状态的神经网络模型
§7.3.3两互连结点固定型故障的神经网络模型
§7.3.4两个网络间桥接故障的神经网络模型
§7.3.5断路故障的神经网络模型
§7.4被测互连网络的神经网络模型
§7.4.1正常态的互连网络NN模型
§7.4.2故障态的互连网络NN模型
§7.4.3多扇出结构的互连网络NN模型
§7.5神经网络在互连测试中的应用途径和方法
§7.5.1神经网络用于互连故障的测试生成
§7.5.2神经网络用于互连测试的故障模拟
§7.6小结
第八章结束语
参考文献
致谢
个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文
