赵 莹，马占辉，李艳娟

(1.北华大学 电气信息工程学院，吉林 吉林 132021； 2．东北林业大学 信息与计算机学院， 黑龙江 哈尔滨 150040)

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基于人工蜂群算法的数字电路多故障测试生成算法

赵 莹1，马占辉1，李艳娟2

(1.北华大学 电气信息工程学院，吉林 吉林 132021； 2．东北林业大学 信息与计算机学院， 黑龙江 哈尔滨 150040)

针对数字电路多固定故障测试生成故障覆盖率低和平均测试生成时间长的问题，提出了人工蜂群和神经网络优化的数字电路多固定故障测试生成算法。该算法首先通过等效的方法得到多固定故障的单固定故障模型，再使用Hopfield二值神经网络的方法得到单固定故障的约束电路模型，最后使用人工蜂群优化方法求解故障约束电路接口电路的能量函数的零值点获得原电路的多固定故障的测试生成矢量。实验结果(在ISCAS’85国际标准测试电路上)表明该算法的故障覆盖率可达98.5%以上，平均测试生成时间小于0.25μs。

神经网络；人工蜂群算法；约束电路；能量函数

0 前言

飞速发展的微电子技术使数字集成电路的集成度和复杂性越来越高，这就使数字电路故障诊断的一个重要环节 数字电路故障的测试生成愈发困难。近些年，国内外众多学者对此进行了大量的研究，取得了很多成果，但这些研究成果仍然存在着测试时间长，故障覆盖率低等问题，而且多数的研究模型为单固定故障模型，对多固定故障模型的研究非常少。Javier Ferrer等人提出了功能测试中测试序列生成的多故障搜索算法[1]，该算法平均故障覆盖率能够到达97%，但平均测试生成时间为0.5μs；……