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介绍了用Hopfield神经网络模型把组合电路测试转化为相应的能量函数，采用遗传算法、最速下降法结合模拟退火法的优化算法来求解给定故障的测试矢量；通过并行故障仿真检验测试矢量集的故障覆盖率，并压缩测试矢量集，然后将电路响应序列Q移入特征多项式求得特征R，由此建立故障字典。
神经网络和优化算法在数字系统测试中的应用
【摘 要】
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介绍了用Hopfield神经网络模型把组合电路测试转化为相应的能量函数，采用遗传算法、最速下降法结合模拟退火法的优化算法来求解给定故障的测试矢量；通过并行故障仿真检验测试矢
【机 构】
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南京航空航天大学自动化学院
【出 处】
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计算机测量与控制
【发表日期】
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2006年2期
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