文档名：带有故障性质预测的自动测试向量求解模型
摘要：基于布尔满足模型的自动测试向量生成是芯片故障检测的关键环节,相应布尔问题的求解已然成为整个故障检测过程的效率瓶颈.本文研究了主流自动测试向量求解框架中不同算子对求解效率的影响,在保证测试向量求解流程完备性的同时引入基于深度学习的故障分析机制,并将分析结果用于算子的自动选择和初始求解状态的确定,旨在优化整体求解进程.针对因真实电路故障数据不足导致模型学习效果欠佳的问题,本文利用生成对抗网络实现数据增广,结合多层图卷积神经网络促进高效表征学习,从而提高故障性质的预测精度.在若干真实电路上的实验结果表明,本文所提出的新框架与原有框架相比,平均求解效率提升近20％.
作者：贺丽媛 黄俊华 陶继平 Author：HELi-yuan HUANGJun-hua TAOJi-ping
作者单位：厦门大学自动化系,福建厦门361102华为诺亚方舟实验室,广东深圳518000
刊名：电子学报 ISTICEIPKU
Journal：ActaElectronicaSinica
年，卷(期)：2023, 51(12)
分类号：TN407TP183
关键词：自动测试向量生成 图神经网络 生成对抗网络 数据增广 算子选择
Keywords：automationtestpatterngeneration graphneuralnetwork generativeadversarialnetwork dataaugmentation operatorselection
机标分类号：TP391.41TP181TN407
在线出版日期：2024年3月13日
基金项目：带有故障性质预测的自动测试向量求解模型[
期刊论文] 电子学报--2023, 51(12)贺丽媛 黄俊华 陶继平基于布尔满足模型的自动测试向量生成是芯片故障检测的关键环节,相应布尔问题的求解已然成为整个故障检测过程的效率瓶颈.本文研究了主流自动测试向量求解框架中不同算子对求解效率的影响,在保证测试向量求解流程完备性...参考文献和引证文献
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