本文選題：測(cè)試性設(shè)計(jì) + 測(cè)試優(yōu)化選擇��； 參考：《電子學(xué)報(bào)》2017年10期

【摘要】：測(cè)試優(yōu)化選擇是復(fù)雜電子系統(tǒng)測(cè)試性設(shè)計(jì)中的一個(gè)重要問(wèn)題.首先從測(cè)試容差的角度分析了測(cè)試發(fā)生漏檢和虛警的原因,在此基礎(chǔ)上建立了測(cè)試不可靠條件下一種新的測(cè)試選擇模型,模型以測(cè)試代價(jià)、漏檢代價(jià)和虛警代價(jià)之和最小為優(yōu)化目標(biāo),以故障檢測(cè)率和故障隔離率為約束條件;然后提出一種改進(jìn)的量子進(jìn)化算法對(duì)模型求解,該算法通過(guò)改進(jìn)一種已有可靠測(cè)試選擇算法而成,包括種群初始化、適應(yīng)度計(jì)算和種群的進(jìn)化策略.最后通過(guò)兩個(gè)仿真實(shí)例驗(yàn)證了求解算法及模型的有效性和優(yōu)越性.
[Abstract]:Test optimization is an important problem in the testability design of complex electronic systems. Firstly, the causes of false alarm and false alarm are analyzed from the point of test tolerance. Based on this, a new test selection model under unreliable test condition is established, which is based on the test cost. The minimum sum of the false alarm cost and the missing detection cost is the optimization objective, and the fault detection rate and the fault isolation rate are taken as the constraint conditions, and then an improved quantum evolutionary algorithm is proposed to solve the model. The algorithm is developed by improving an existing reliable test selection algorithm, including population initialization, fitness calculation and population evolution strategy. Finally, two simulation examples are given to verify the validity and superiority of the algorithm and the model.
【作者單位】： 西南科技大學(xué)信息工程學(xué)院;電子科技大學(xué)航空航天學(xué)院;
【基金】：西南科技大學(xué)博士基金(No.15zx7155)
【分類號(hào)】：TN06;TP18

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本文編號(hào)：2085742