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一种基于混沌神经网络的自动测试生成算法

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阐述了一种基于混沌神经网络的自动测试生成(ATPG)算法,由神经元构成的双向神经网络来表示组合电路,神经元的阈值和神经元之间的连接权值则代表了电路的功能,给电路注入故障后,网络中的神经元的状态在满足测试序列的时候,神经网络的能量函数具有全局最小点.采用具有衰减步长的混沌模拟退火(CSA)算法来找到能量函数的最小点,实现了组合电路的自动测试生成.计算机仿真表明了算法的可行性.

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来源
《中国仪器仪表学会第六次全国会员代表大会暨学术会议》|2003年|77-79|共3页
会议地点北京
作者
徐红兵; 李焱骏; 王厚军;
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作者单位

中国仪器仪表学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
模拟退火; 混沌神经网络; 自动测试生成算法;
入库时间 2022-08-17 11:08:53

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