数字系统故障诊断的模二模型

本文提出了数字系统故障自动诊断的一个新的理论模型,此模型中的测试记录符合模2运算。文中讨论了模2模型故障症候的充分和必要条件,证明了任何适合此模型的系统都是在故障单元少于半数情况下一步故障可诊断的。进而指出,确定最大可能相容故障集与解模2线性规划问题是等价的。在此基础上,给出了一个求相容故障集的有效算法以及它的APL程序,并且论证了此算法的时间和空间的复杂性都是线性的。最后,将此模型推广到了随机故障诊断。事实表明此模型与其它模型相比有较多的优点。     

基于Hopfield神经网络数字系统测试技术研究

介绍了用离散Hopfield神经网络模型把组合电路约束网络转化为能量函数，用数学优化求能量函数的最小值，即为给定固定型故障的测试矢量。经检测故障覆盖率达到100％并通过试探法进一步优化测试矢量集，然后将测试矢量集的响应序列移入本原多项式求得特征序列，建立故障字典，实验证明该方法切实有效。     

基于KNN算法的手写数字识别研究

KNN算法用于手写数字识别的时候,需要将待识别的手写数字图像(测试集)与一些已知的手写数字图像(训练集)联合在一起求向量之间的最短距离,才能判断待识别数字图像的分类.设计了一种将测试集图像中的数据与尺寸转换为与训练集图像完全相似的转换算法,并在此基础上,将测试集和训练集都转换成有相同列数量的一维向量,进而求出向量之间的距离,并通过编写Python程序对该算法进行了验证.测试结果表明,该方法对手写数字图像的正确识别率能够达到95%以上.     

含有x_i,x_j的F(x)的K表示式与用分离子函数法求双故障全测试集

一本文作者提出逻辑函数 F(X)=F(x1,…,xn,xi,xj)可以用 K 表示式来表达,并加以证明。同时提出 F(X)亦可以用 G 表示式表达,并求出二者转换的关系式。其次,从布尔差分法求双故障完全测试集的基本定理出发,推导出用 K 表示式的子函数求测试集的一系列公式及定理。它与布尔差分的根本不同处在于前者只用初级运算,后者则要求要出差分。故本文提出的方法运算简单易学。     

一种压缩向量对测试集的新方法

通过施加一个测试向量对,瞬态电流测试可以检测出CMOS数字电路中的某些故障,这些故障通常（例如开路故障）不能被传统的电压测试和稳态电流测试有效地检测出来。研究如何有效地压缩向量对测试集与通常的测试向量压缩一样,意义十分重要,但目前人们对此研究得较少。首先使用三种现有的游程编码方法对向量对测试集进行压缩,并比较它们的压缩结果。在此基础上．提出了一种更好的压缩方法。采用新方法对几个ISCAS标准电路的开路故障向量对测试集进行压缩,实验证明压缩效果比三种游程编码方法都要好。而且,新方法的解码代价非常小,适合压缩大型电路的开路故障测试集。     

组合网络的最小项矢量法故障诊断

本文从布尔函数的积之和范武以及积之和范式的运算特点出发导出了一般布尔函数间的数值——运算布尔函数的最小项矢量运算,进而提出了最小项矢量代数的概念.作为这个代数系统的一个应用,着重介绍了最小项矢量(MV)法诊断组合网络的一般技术,其中包括:单故障完全测试集的生成,故障检测测试集的生成,故障定位测试集的生成以及故障字典的编排.这个方法作为探讨故障诊断算法数值化是一个尝试,同时它又为经典布尔差分法的计     

基于最小集合覆盖求解方法的测试向量集约简

TetraMAX ATPG作为业界性能较优的自动测试向量生成工具，能够使用较短时间产生高故障覆盖率的测试向量集.本文通过对TetraMAX ATPG产生的初始测试向量集进行建模，提出了基于最小集合覆盖求解方法的最小完备测试集生成方法，利用这一算法可以在保证测试向量集故障覆盖率不变的基础上有效地缩减测试集规模，从而降低电路测试成本.实验结果表明该方法对于固定故障类型和静态电路故障类型均具有良好的约简效果.     

星算法在组合线路多重故障检测中的应用

本文研究星算法〔1〕在组合线路多重故障检测中的应用。首先,文章简要介绍星算法概要,推导了若干公式和定理,并较详细地陈述了利用星算法求组合线路的多重故障测试的过程。并以此为基础,提出了为组合线路所有故障重数假定不超过M的固定故障建立完全测试集的算法,然后同用来解决同一问题的布尔差分进行了比较。显然,本文提出的方法具有更多的优点。     

数字系统内部多重固定故障测试集与DFM故障诊断

证明了数字系统内部多重固定故障状态下的测试集统一公式，因其包含常数而缩短了故障诊断的时间，在此基础上，完成了对DFM的故障诊断分析。     

智能随机TBFL方法

测试集测试结果对程序错误定位算法（testing-basedfaultlocalization,TBFL）没有考虑到程序和测试用例集本身的信息,而智能随机TBFL方法,则是利用随机理论将测试员、程序员关于测试用例和程序的先验知识和测试结果信息结合起来,去定位程序的错误语句．智能TBFL算法主要从人类处理信息的通常过程着眼,把测试员交给开发人员的测试结果（主要是用例是否失败和用例覆盖语句情况）分两个层次处理,首先构造执行矩阵曰,利用程序先验分布计算测试集捕获错误的能力等级分布,它相当于人类处理信息首先考察信息的正确性和重要性这一事实;其次构造功效矩阵F,利用前述的测试集能力分布计算程序语句出错可能性的等级分布,它相当于人类处理信息时挖掘信息内涵并对信息加以综合从而做出正确判断这一事实．因此文中提出的算法称之为智能算法,它在理论上是可信的．根据文中所提出的两个有关不同TBFL算法比较标准,并在一些实例上把智能算法与其他一些传统错误定位方法进行对比,发现智能算法的功效比较满意．     

组合电路内部故障及多故障测试

给出了用一阶布尔差分法的扩展来求组合电路内部单故障测试集的方法；同时也讨论了如何用高阶布尔差分法来求组合电路的多故障测试集，进而给出了求组合电路双重故障测试集的４个公式，并结合具体电路阐述求解相应的故障测试集的过程     

同步时序线路多故障测试的动态布尔方程方法

本文提出了同步时序线路多故障测试动态布尔方程方法,它将同步时序线路中的“异或”运算归结为逻辑加运算,可一次求出被测线上双固定型故障s-a-1和s-a-0的全部测试集.用动态布尔方程方法实现同步时序线路中双固定型故障的测试,简单、直观,在计算机上容易实现.     

基于紧致遗传算法的N次检测测试集压缩

N次检测是一种新兴的面向缺陷的集成电路生产测试技术,它通过对故障的多次测试来提高对电路缺陷的测试覆盖率.N次检测技术所面临的主要困难是其所需测试矢量数目过多,导致测试时间长,成本高.为此,提出一种基于紧致遗传算法的N次检测测试集压缩方法,可以有效降低计算花费,非常适合处理测试矢量规模较大的N次检测的测试集压缩问题.实验表明,该方法能够在有效的时间内得到更小的测试集.     

FPGA逻辑资源测试图形自动生成方法

提出一种通用FPGA逻辑资源测试图形自动生成方法.建立了可编程逻辑单元CLB的测试模型,提出了FPGA的测试配置集的自动生成算法,在测试配置集的基础上得到了具有通用性的,高故障覆盖率且测试时间短的测试图形.     

求最大权伪对集的一个算法

图的可以含有环的对集称为图的伪对集。William 和 Anderson 给出了求图的最大基数伪对集的一个算法。本文给出了求图的最大权伪对集的一个算法,它是 Edmonds 算法的一个推广。     

定程序复杂度和路径覆盖的方法

通过分析选择结构和循环结构之间的关系,在传统方法的基础上,提出了不使用公式求程序复杂度的新方法。对测试具有循环结构的程序,给出一种新的思路,用来选取符合路径覆盖要求的测试方案。     

JD-2机的程序保护

本文介绍由于取指令地址超越程序区的硬件瞬时失效所引起的冲程序和非法停机故障及消除此故障的方法,说明在Jp-2机中为了保护程序,“取指保护”措施是不可少的,它使机器的平均无故障运行时间接近只由元件和工艺可靠性所限制的水平。     

面向不同应用的可行性数据流测试准则

测试准则是完成软件测试必须满足的条件。一个可行的测试准则是当且仅当对任意一个程序，都存在一个测试用例集能够满足该准则，但在通常情况下，由于程序中不可执行的语句或路径的存在，使得基于数据流的测试准则不可行，在一类具有可行性的测试准则FDF的基础上，给出院 三类新的基于数据流的测试准则。并且证明其中两类准则比FDF测试准则具有更强的故障检测能力。     

基于知识的歼击机起飞爬升阶段的故障诊断与报警

针对歼击机的起飞、爬升阶段 ,数据量大且复杂 ,对故障诊断要求精度高 ,实时性好 ,设计出粗集和神经网络相结合 ,分层诊断的方法 ,先定故障的类型 ,然后定故障的度 .其中在粗集诊断部分 ,提出了适合该研究对象的离散和简约方法 ,从而得到了少量但足够用的决策规则 ,使得实时诊断程序结构简单 ,实时性好 .包含诊断和报警模块的实时程序证明 ,此方法可以达到精度和实时性要求 .     

图论中最短路问题的MATLAB程序实现

解决图论中最短路问题的最好方法--“Dijstra算法,”通过解析实例模型,对模型算法进行描述、拓展,并给出了求最短路以及求最短路长的MATLAB程序,此程序具有通用性。